医疗诊断的系统及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种医疗诊断的系统。所述系统包括一个或多个处理器，以及存储器。所述存储器存储有计算机可读指令。其中，所述指令被处理器执行时使得所述处理器实现：获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；以及输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据。本公开还提供了一种医疗诊断的装置、一种利用机器人进行医疗诊断的训练方法。

System and device for medical diagnosis

The present disclosure provides a system for medical diagnosis. The system comprises one or more processors and memory. The memory stores computer readable instructions. When the instruction is executed by the processor, the processor realizes: acquiring at least one medical image, the at least one medical image being a medical image obtained by one scan, and outputting diagnostic report data having a mapping relationship with the at least one medical image. The invention also provides a medical diagnosis device and a training method for medical diagnosis by using a robot.

【技术实现步骤摘要】
医疗诊断的系统及装置
本公开涉及一种医疗诊断的系统及装置。
技术介绍
人工智能是未来发展的大趋势。当前人工智能的发展已经引起了各行各业的广泛的重视。图像识别技术目前已获得广泛的应用。随着人工智能的泛化能力不断的增强，利用人工智能进行图像识别以取代以往的人力识别图像不仅效率高、而且更为准确。在医疗系统中，通过医疗影像获得诊断报告通常需要依赖专业医生对医疗图像进行解读。这种人工解读医疗图像来获得诊断报告的方式会耗费大量时间，而且会消耗医生的大量精力。
技术实现思路
本公开的第一方面提供了一种医疗诊断的方法，包括：获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据。可选地，输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据包括：将所述至少一个医疗图像输入至神经网络；以及获取所述神经网络的输出，其中，所述神经网络的输出包括所述诊断报告数据。可选地，所述神经网络包括至少一个第一神经网络和至少一个第二神经网络；将至少一个医疗图像输入至神经网络，包括：将所述至少一个医疗图像输入至所述第一神经网络以提取所述至少一个医疗图像的至少一个特征数据；以及将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据；其中，所述第一神经网络和第二神经网络是同一类型、或者不同类型。可选地，所述第一神经网络包括卷积神经网络；以及所述第二神经网络包括循环神经网络。可选地，当所述至少一特征数据包括多个特征数据时，将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据，包括：将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据；将所述压缩特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据。可选地，将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据，包括：根据所述多个特征数据中的每一个特征数据与所述第二神经网络当前的内容状态数据的相关性确定所述多个特征数据中的每一个特征数据的压缩权重，其中相关性越高压缩权重越大；根据所述压缩权重对所述多个特征数据进行加权平均，以获得所述压缩特征数据。本公开的第二个方面提供了一种医疗诊断的装置，包括：医疗图像获取模块，用于获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；以及诊断报告数据输出模块，用于输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据。可选地，所述诊断报告数据输出模块包括：神经网络输入子模块，用于将所述至少一个医疗图像输入至神经网络；以及神经网络输出获取子模块，用于获取所述神经网络的输出，其中，所述神经网络的输出包括所述诊断报告数据。可选地，所述神经网络包括至少一个第一神经网络和至少一个第二神经网络，所述神经网络输入子模块包括：第一神经网络输入单元，用于将所述至少一个医疗图像输入至第一神经网络以提取所述至少一个医疗图像的至少一个特征数据；以及第二神经网络输入单元，用于将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据；其中：所述第一神经网络和第二神经网络是同一类型、或者不同类型。可选地，在所述至少一特征数据包括多个特征数据时，将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据，包括：将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据；以及将所述压缩特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据。可选地，将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据，包括：根据所述多个特征数据中的每一个特征数据与所述第二神经网络当前的内容状态数据的相关性确定所述多个特征数据中的每一个特征数据的压缩权重，其中相关性越高压缩权重越大；根据所述压缩权重对所述多个特征数据进行加权平均，以获得所述压缩特征数据。本公开的第三方面提供了一种医疗诊断的系统，包括一个或多个处理器，以及存储器。所述存储器存储有计算机可读指令。所述指令被所述处理器执行时使得所述处理器实现根据本公开的第一方面所述的方法。本公开的第四方面提供了一种非易失性存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现根据本公开的第一方面所述的方法。本公开的第五方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现根据本公开的第一方面所述的方法。本公开的第六方面提供了一种利用机器人进行医疗诊断的训练方法，包括：将至少一个医疗图像输入至神经网络以获得所述神经网络的输出，其中，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像，所述神经网络的输出包括用于描述所述至少一个医疗图像的字符数据；在所述神经网络的输出与标准答案的一致性没有满足预设条件时，重复执行所述输入操作，直到所述神经网络的输出与所述标准答案一致性满足预设条件时训练完成，其中所述标准答案包括与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据；输出训练完成的神经网络。本公开的第七方面提供了一种利用机器人进行医疗诊断的训练的系统，包括一个或多个处理器，以及存储器。所述存储器存储有计算机可读指令。所述指令被所述处理器执行时使得所述处理器实现根据本公开的第六方面所述的方法。本公开的第八方面提供了一种非易失性存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现根据本公开的第六方面所述的方法。本公开的第九方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现根据本公开的第六方面所述的方法。本公开的第十方面提供了一种医疗图像的处理方法。所述包括：获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；以及输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的描述性字符数据；其中所述描述性字符数据包括通过自然语言对所述至少一个医疗图像本身进行描述的数据。可选地，输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的描述性字符数据包括：将所述至少一个医疗图像输入至神经网络；以及获取所述神经网络的输出，其中，所述神经网络的输出包括所述描述性字符数据。可选地，所述神经网络包括至少一个第一神经网络和至少一个第二神经网络；将至少一个医疗图像输入至神经网络，包括：将所述至少一个医疗图像输入至第一神经网络以提取所述至少一个医疗图像的至少一个特征数据；以及将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述描述性字符数据；其中，所述第一神经网络和第二神经网络是同一类型、或者不同类型。可选地，所述第一神经网络包括卷积神经网络；以及所述第二神经网络包括循环神经网络。可选地，当所述至少一特征数据包括多个特征数据时，将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述描述性字符数据，包括：将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据；将所述压缩特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗诊断的系统，包括：一个或多个处理器；以及存储器，存储有计算机可读指令；其中，所述指令被所述处理器执行时使得所述处理器实现：获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；以及输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据。

【技术特征摘要】
2017.12.22 CN 20171141650411.一种医疗诊断的系统，包括：一个或多个处理器；以及存储器，存储有计算机可读指令；其中，所述指令被所述处理器执行时使得所述处理器实现：获取至少一个医疗图像，所述至少一个医疗图像为一次扫描得到的医疗图像；以及输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据。2.根据权利要求1所述的系统，其中，输出与所述至少一个医疗图像具有映射关系的诊断报告数据包括：将所述至少一个医疗图像输入至神经网络；以及获取所述神经网络的输出，其中，所述神经网络的输出包括所述诊断报告数据。3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述神经网络包括至少一个第一神经网络和至少一个第二神经网络；将所述至少一个医疗图像输入至神经网络包括：将所述至少一个医疗图像输入至所述第一神经网络以提取所述至少一个医疗图像的至少一个特征数据；以及将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据；其中，所述第一神经网络和第二神经网络是同一类型、或者不同类型。4.根据权利要求3所述的系统，其中：所述第一神经网络包括卷积神经网络；以及所述第二神经网络包括循环神经网络。5.根据权利要求3所述的系统，其中，当所述至少一特征数据包括多个特征数据时，将所述至少一个特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据，包括：将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据；将所述压缩特征数据输入至所述第二神经网络，以通过所述第二神经网络获得与所述至少一个医疗图像具有映射关系的所述诊断报告数据。6.根据权利要求5所述的系统，其中，将所述多个特征数据压缩为一个压缩特征数据，包括：根据所述多个特...

【专利技术属性】
技术研发人员：田疆，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11