一种医学报告的生成方法及设备技术

本发明专利技术适用于信息处理技术领域，提供了一种医学报告的生成方法及设备，包括：接收待识别的医疗图像；将医疗图像导入预设的视觉几何组VGG神经网络，得到医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列；将视觉特征向量以及关键词序列导入至预设的诊断项目识别模型，确定医疗图像对应的诊断项目；基于诊断项目扩展模型，分别构建用于描述各个诊断项目的段落；根据段落、关键词序列以及诊断项目，生成医疗图像的医学报告。本发明专利技术无需医生手动填写，可以自动根据医疗图像中包含的特征输出对应的医学报告，提高了医疗报告的生成效率，减少了人工成本，节省了患者诊疗的时间。

A Method and Equipment for Generating Medical Reports

The invention is applicable to the field of information processing technology, and provides a method and equipment for generating medical reports, including: receiving medical images to be recognized; importing medical images into the preset visual geometry group VGG neural network to obtain the visual feature vectors and keyword sequences of medical images; importing visual feature vectors and keyword sequences into the preset diagnostic item recognition model. Based on the extended model of diagnostic items, the paragraph describing each diagnostic item is constructed, and the medical report of the medical image is generated according to the paragraph, keyword sequence and diagnostic item. The invention does not need the doctor to fill in manually, and can automatically output corresponding medical reports according to the features contained in the medical image, thus improving the generating efficiency of medical reports, reducing the labor cost and saving the time of patient diagnosis and treatment.

【技术实现步骤摘要】
一种医学报告的生成方法及设备
本专利技术属于信息处理
，尤其涉及一种医学报告的生成方法及设备。
技术介绍
随着医疗影像技术的不断发展，医生可以通过医疗图像高效地确定患者的病症，诊断时长大幅减少。医生会根据医疗图像手动填写对应的医学报告，以便患者更好地获知自身的病症。但现有的医学报告的生成方法，对于患者以及见习医生而言，无法直接从医疗图像确定病症，需要依赖有经验的医生进行填写，从而增加了生成医学报告的人工成本，并且手动填写的效率也较低，无疑增加了患者的治疗时间。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种医学报告的生成方法及设备，以解决现有的医学报告的生成方法，生成医学报告的人工成本较高，延长患者的治疗时间的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种医学报告的生成方法，包括：接收待识别的医疗图像；将所述医疗图像导入预设的视觉几何组VGG神经网络，得到所述医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列；将所述视觉特征向量以及所述关键词序列导入至预设的诊断项目识别模型，确定所述医疗图像对应的诊断项目；基于诊断项目扩展模型，分别构建用于描述各个所述诊断项目的段落；根据所述段落、所述关键词序列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学报告的生成方法，其特征在于，包括：接收待识别的医疗图像；将所述医疗图像导入预设的视觉几何组VGG神经网络，得到所述医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列；将所述视觉特征向量以及所述关键词序列导入至预设的诊断项目识别模型，确定所述医疗图像对应的诊断项目；基于诊断项目扩展模型，分别构建用于描述各个所述诊断项目的段落；根据所述段落、所述关键词序列以及所述诊断项目，生成所述医疗图像的医学报告。

【技术特征摘要】
1.一种医学报告的生成方法，其特征在于，包括：接收待识别的医疗图像；将所述医疗图像导入预设的视觉几何组VGG神经网络，得到所述医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列；将所述视觉特征向量以及所述关键词序列导入至预设的诊断项目识别模型，确定所述医疗图像对应的诊断项目；基于诊断项目扩展模型，分别构建用于描述各个所述诊断项目的段落；根据所述段落、所述关键词序列以及所述诊断项目，生成所述医疗图像的医学报告。2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述将所述医疗图像导入预设的视觉几何组VGG神经网络，得到所述医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列，包括：基于所述医疗图像中各个像素点的像素值以及各个像素值的位置坐标，构建所述医疗图像的像素矩阵；通过所述VGG神经网络的五层池化层Maxpool对所述像素矩阵进行降维操作，得到所述视觉特征向量；将所述视觉特征向量导入所述VGG神经网络的全连接层，输出所述视觉特征向量对应的索引序列；根据关键词索引表，确定所述索引序列对应的关键词序列。3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述将所述视觉特征向量以及所述关键词序列导入至预设的诊断项目识别模型，确定所述医疗图像对应的诊断项目，包括：基于各个关键词在预设的语料库的序号，生成所述关键词序列对应的关键词特征向量；分别将所述关键词特征向量以及所述视觉特征向量导入到预处理函数，得到预处理后的所述关键词特征向量以及预处理后的所述视觉特征向量；其中，所述预处理函数具体为：其中，σ(zj)为所述关键词特征向量或所述视觉特征向量中第j个元素预处理后的值；zj为所述关键词特征向量或所述视觉特征向量中第j个元素的值；M为所述关键词特征向量或所述视觉特征向量对应的元素个数；将预处理后的所述关键词特征向量以及预处理后的所述视觉特征向量作为所述诊断项目识别模型的输入，输出所述诊断项目。4.根据权利要求1-3任一项所述的生成方法，其特征在于，所述生成方法还包括：获取多个训练图像的训练视觉向量、训练关键词序列以及训练诊断项目；将所述训练视觉向量以及所述训练关键词序列作为长短期LSTM神经网络的输入，将所述训练诊断项目作为所述LSTM神经网络的输出，对所述LSTM神经网络内的各个学习参数进行调整，以使所述LSTM神经网络满足收敛条件；所述收敛条件为：其中，θ*为调整后的所述学习参数；Visual为所述训练视觉向量；Keyword为所述训练关键词序列；Stc为所述训练诊断项目；p(Visual,Keyword|Stc；θ)为当所述学习参数的值为θ时，将所述所述训练视觉向量以及所述训练关键词序列导入到所述LSTM神经网络，输出结果为该所述训练诊断项目的概率值；argmaxθ∑Stclogp(Visual，Keyword|Stc；θ)为所述概率值取最大值时所述学习参数的取值；将调整后的LSTM神经网络作为诊断项目识别模型。5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在所述接收待识别的医疗图像之后，还包括：对所述医疗图像进行二值化处理，得到二值化后的医疗图像；识别二值化后的所述医疗图像的边界，将所述医疗图像划分为多个医疗子图像；所述将所述医疗图像导入预设的VGG神经网络，得到所述医疗图像的视觉特征向量以及关键词序列，包括：将各个医疗子图像分别导入所述VGG神经网络，得到所述医疗子图像的视觉特征分量以及关键词子序列；基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晨羽，王健宗，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44