信息处理的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种信息处理的方法及装置，属于医学领域。该方法包括：首先获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描被检测者得到的待检测二维图像信息，然后获取被检者的待检测类型，最后将待检测图像信息输入到对应待检测类型的预设机器学习模型，以获得针对被检者的目标数据。本发明专利技术提供的信息处理的方法及装置能够提高诊断效率、病患治愈率以及医疗设备的匹配率。

Methods and devices for information processing

The invention provides a method and device for information processing, which belongs to the field of medicine. The method includes: image information to be detected first get the subject, the image to be detected by scanning information for medical equipment is used to detect the 2D image information are obtained, and then obtain the subject to be detected, finally the detected image information input to detect the type of presupposition should be machine learning according to the model, in order to obtain the subject's target data. The method and device of the information processing provided by the invention can improve the diagnostic efficiency, the cure rate of the patient and the matching rate of medical equipment.

【技术实现步骤摘要】
信息处理的方法及装置
本专利技术涉及医学领域，具体而言，涉及一种信息处理的方法及装置。
技术介绍
目前，随着精准医疗及大数据时代的来临，除了诊断文字信息外，影像数据的分析及应用已经成为临床医学更为核心的环节之一。医护人员根据需要对这些医学影像进行人工识别，以对相应病患进行诊断，或者通过对这些医学影像进行人工识别，制造与医学影像对应的用户匹配的医疗设备等。但是现有技术的对影像数据的识别、对病患的诊断以及对医疗设备的制造都是通过人工完成的，工作量极大，诊断效率低、容易出现误诊、制造的医疗设备与用户不匹配且人工成本过高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供信息处理的方法及装置，以提高诊断效率、病患治愈率以及医疗设备的匹配率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种信息处理的方法，所述方法包括：获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描所述被检者得到的待检测二维图像信息；获取所述被检者的待检测类型；将所述待检测图像信息输入到对应所述待检测类型的预设机器学习模型，以获得针对所述被检者的目标数据。在本专利技术较佳的实施例中，上述获取被检者的待检测图像信息，所述待本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息处理的方法，其特征在于，所述方法包括：获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描所述被检者得到的待检测二维图像信息；获取所述被检者的待检测类型；将所述待检测图像信息输入到对应所述待检测类型的预设机器学习模型，以获得针对所述被检者的目标数据。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理的方法，其特征在于，所述方法包括：获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描所述被检者得到的待检测二维图像信息；获取所述被检者的待检测类型；将所述待检测图像信息输入到对应所述待检测类型的预设机器学习模型，以获得针对所述被检者的目标数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描所述被检者得到的待检测二维图像信息之后，还包括：对所述待检测图像信息进行三维重建获得所述被检者的三维模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取被检者的待检测图像信息，所述待检测图像信息为通过医疗设备扫描所述被检者得到的待检测二维图像信息之前，还包括：采集多个训练数据，所述多个训练数据包括多个图像信息和多个目标数据，所述多个图像信息中的每个图像信息和所述多个目标数据中的每个目标数据一一对应；通过对所述多个训练数据进行机器学习，建立所述图像信息和所述目标数据之间的多个机器学习模型；存储所述多个机器学习模型作为不同类型的预设机器学习模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过对所述多个训练数据进行机器学习，建立所述图像信息和所述目标数据之间的多个机器学习模型，包括：调用预设的机器学习算法，将所述多个图像信息作为所述机器学习算法的输入向量，将所述多个目标数据作为所述机器学习算法的输出向量；运行所述机器学习算法，建立所述图像信息和所述目标数据之间的多个机器学习模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述被检者的待检测类型之后，还包括：判断所述被检者的待检测类型；根据判断的结果查找对应所述待检测类型的预设机器...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卓，
申请(专利权)人：成都黑杉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51