【技术实现步骤摘要】
一种用于对病历进行自动脱敏的系统及应用
本专利技术涉及模式识别、机器学习、卷积神经网络等
，特别涉及一种用于对病历进行自动脱敏的系统及应用。
技术介绍
在处理病历及采集信息的过程中，为避免病人的隐私泄露，需要将一些敏感的私人信息模糊处理，如病人姓名，住址，联系方式等，以供其他非医疗人员(比如数据分析人员)学习调用信息。随着如今就医人数的增加及疾病种类的多样化，利用人工进行病历脱敏在效率与可靠性上都表现出了很大的局限性。由于不同医院及科室的病历单一般版面不同，缺乏统一出信息的结构标准。而如果直接利用现有的光标识别技术对病历全部内容进行识别进而进行脱敏处理，在识别相同的信息会被不断重复识别而造成不必要的耗时，且由于识别时比较粗略，识别的准确率有所欠缺。因此，现有技术不能够实现高效准确的对病历进行自动脱敏。因此，目前亟需一种用于对病历进行自动脱敏的系统，以实现高效准确的对病历进行自动脱敏。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种用于对病历进行自动脱敏的系统，以实现高效准确的对病历进行脱敏。...
【技术保护点】
1.一种用于对病历进行自动脱敏的系统，其特征在于，包括：/n模板生成模块，用于将不同版面类型样本病历单进行分类，并按类型分别获取对应每一类型的敏感信息区域，以生成对应不同类型样本病历单的不同类型的病历模板；/n训练模块，用于将所述每一类病历模板对应的样本病历单输入至卷积神经网络中训练以获取用于对病历单进行分类的神经网络模型；/n脱敏模块，用于根据所述训练模块获取的神经网络模型获取的待脱敏病历单的类型匹配其对应的病历模板，并根据匹配的病历模板对所述待脱敏病历单进行待脱敏区域的标注以及脱敏处理，以获取脱敏处理后的病历。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于对病历进行自动脱敏的系统，其特征在于，包括：
模板生成模块，用于将不同版面类型样本病历单进行分类，并按类型分别获取对应每一类型的敏感信息区域，以生成对应不同类型样本病历单的不同类型的病历模板；
训练模块，用于将所述每一类病历模板对应的样本病历单输入至卷积神经网络中训练以获取用于对病历单进行分类的神经网络模型；
脱敏模块，用于根据所述训练模块获取的神经网络模型获取的待脱敏病历单的类型匹配其对应的病历模板，并根据匹配的病历模板对所述待脱敏病历单进行待脱敏区域的标注以及脱敏处理，以获取脱敏处理后的病历。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述模板生成模块，具体包括：
采集子模块，用于采集不同医院的不同版面类型的样本病历单；
标注子模块，用于标注出所述样本病历单中的敏感信息区域；
分类子模块，用于根据已标注的样本病历单中的不同版面结构及敏感信息区域所在位置将样本病历单分成不同类型的样本病历单；
记录子模块，用于记录每一类型样本病历单的被标注的敏感信息区域的坐标值；
模板生成子模块，用于对于每一类型样本病历单：根据每一类型样本病历单中的每个样本病历单的被标注的敏感信息区域的坐标值，将能够覆盖当前类型的样本病历单的各个被标注的敏感信息区域的面积最大的敏感信息区域作为每一类型样本病历单的最终敏感信息区域，并将标注有所述最终敏感信息区域的样本病历单作为该类型样本病历单的病历模板。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述模板生成模块，还包括：
图像预处理子模块，用于对所述标注子模块标注后的样本病历单进行去噪与二值化处理。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述模板生成模块，还包括：
样本扩充子模块，将所述记录子模块记录的每一类型的样本病历单进行仿射变换，以获取指定数量的样本病历单。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述训练模块包括输入子模块和一卷积神经网络：
所述输入子模块，用于将所述每一类型样本病历单及其所述类型输入至卷积神经网络的输入层；
所述卷积神经网络的卷积层用于提取所述样本病历单的特征图；
所述卷积神经网络的池化层用于对所述特征图进行压缩，以及用于提取主要特征；
所述卷积神经网络的全连接层用于对所述池化层提取的特征进行全连接或者全局平均处理，并进行分类处理以获取用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗立刚，康悦，李津辰，罗翔凤，刘晓华，
申请(专利权)人：零氪医疗智能科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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