一种文本报告输出方法、装置、存储介质及终端制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种文本报告输出方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告；输出所述目标文本报告。因此，采用本申请实施例，可以确保对患者进行医学检查所生成的文本报告的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种文本报告输出方法、装置、存储介质及终端
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种文本报告输出方法、装置、存储介质及终端。
技术介绍
随着医疗营销技术的不断发展，医生可以通过医学影像高效地确定患者的病症并填写相应的文本报告，诊断时长大幅减少。目前文本报告主要是基于报告模板自动匹配加医生诊断而生成，而事实上，通过人工诊断往往发生漏检错检的情况，因此，依赖人工诊断难以保证对患者进行医学检查所生成的文本报告的准确率。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种文本报告输出方法、装置、存储介质及终端，可以解决依赖人工诊断难以保证对患者进行医学检查所生成的文本报告的准确率的问题。所述技术方案如下；第一方面，本申请实施例提供了一种文本报告输出方法，所述方法包括：获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告；输出所述目标文本报告。第二方面，本申请实施例提供了一种文本报告输出装置，所述装置包括：图像信息获取模块，用于获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；报告获取模块，用于基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告；报告输出模块，用于输出所述目标文本报告。第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。第四方面，本申请实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。本申请一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：在本申请实施例中，获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息，然后基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告，并输出所述目标文本报告。通过机器学习自动在文本报告集合中查找符合待识别图像的文本报告，不依赖人工诊断或机器诊断，从而可以确保对患者进行医学检查所生成的文本报告的准确率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种文本报告输出方法的流程示意图；图2是本申请实施例提供的一种文本报告输出方法的流程示意图；图3是本申请实施例提供的一种CNN模型的结构示意图；图4是本申请实施例提供的一种用户特征信息的举例示意图；图5是本申请实施例提供的一种PCA降维处理的举例示意图；图6是本申请实施例提供的一种医学影像及其对应的文本报告的举例示意图；图7是本申请实施例提供的一种RNN模型的结构示意图；图8是本申请实施例提供的一种神经网络协同过滤模型的结构示意图；图9是本申请实施例提供的一种文本报告输出装置的结构示意图；图10是本申请实施例提供的一种文本报告输出装置的结构示意图；图11是本申请实施例提供的一种报告获取模块的结构示意图；图12是本申请实施例提供的一种模型训练模块的结构示意图；图13是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。另外，本申请各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。下面将结合附图1-附图8，对本申请实施例提供的文本报告输出方法进行详细介绍。请参见图1，为本申请实施例提供了一种文本报告输出方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例的所述方法可以包括以下步骤：S101，获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；可以理解的是，所述待识别图像是指用于识别的图像，可以为任何包含了特征信息的图像，如医学影像，人脸图像，人体图像等。获取的该待识别图像可以为当前所采集，例如当前通过核磁，CT，超声，各种X光机，各种红外仪、显微仪等设备采集的图像，也可以为直接在预存的图像库中调用。若该待识别图像为医学影像，则可以从影像归档和通信系统(PictureArchivingandCommunicationSystems，PACS)中直接调用。PACS是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像通过各种接口(如模拟，DICOM，网络)以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够快速的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。若该待识别图像为人体图像，则可以为通过摄像头所拍摄，如当前拍摄或者从图片库中所选择。每个图像包含有图像特征信息，如图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。其中，颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征，图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，而图像的区域特征则关系到整个形状区域；空间关系特征，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。具体获取待识别图像的图像特征信息可以为通过特征识别算法对待图像进行特征识别，如方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient，HOG)特征算法、局部二值模式(LocalBinaryPattern，LBP)特征算法、Haar特征算法以及卷积神经网络C本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文本报告输出方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告；输出所述目标文本报告。

【技术特征摘要】
1.一种文本报告输出方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息；基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告；输出所述目标文本报告。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像，并获取所述待识别图像的图像特征信息之后，还包括：获取所述待识别图像对应的用户特征信息；所述基于所述图像特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息相匹配的目标文本报告，包括：基于所述图像特征信息以及所述用户特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息以及所述用户特征信息相匹配的目标文本报告。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采集历史图像，获取所述历史图像对应的历史图像特征信息；获取所述历史图像对应的历史用户特征信息，并获取所述历史图像对应的历史文本报告；将所述历史图像特征信息、所述历史用户特征信息以及所述历史文本报告保存至文本报告集合中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像特征信息以及所述用户特征信息并采用训练后的神经网络协同过滤模型，在预设的文本报告集合中获取与所述图像特征信息以及所述用户特征信息相匹配的目标文本报告，包括：将所述图像特征信息以及所述用户特征信息输入至训练后的神经网络协同过滤模型中；在所述文本报告集合中获取与所述图像特征信息以及所述用户特征信息相匹配的目标文本报告集合，并获取所述目标文本报告集合中各目标文本报告对应的第一匹配相似度；基于所述各目标文本报告对应的第一匹配相似度在所述目标文本报告集合中获取目标文本报告。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述各目标文本报告对应的第一匹配相似度在所述目标文本报告集合中获取目标文本报告，包括：在所述各目标文本报告对应的第一匹配相似度中获取相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：方建生，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44