神经系统影像分析方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该神经系统影像分析方法包括：获取待分析神经系统影像的征象信息，其中，所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值；基于所述征象信息填充知识图谱，其中，所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项；将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配，其中，所述标准图谱包括所述多个检查项，每个所述检查项包括多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值；以及将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。

Image analysis method and device of nervous system

【技术实现步骤摘要】
神经系统影像分析方法和装置
本申请涉及数据分析
，具体涉及一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
神经系统疾病的影像诊断和临床诊断一直是神经内科与神经外科的重点和难点，对于占位性病变的影像诊断，往往关系到后续治疗的决策方案。影像科医生与神经内(外)科医生日常阅片是基于先验知识的积累和疾病特殊征象的感官认识。由于神经系统肿瘤及占位性病变变化多样且种类亚型繁多，往往会存在诊断不明确、鉴别诊断不清晰的情况。传统的神经系统影像分析主要依靠翻阅资料式搜索分析结果以及传统的互联网搜索引擎搜索分析结果，这些分析方式均存在因呈现信息不集中而导致准确率低，以及获取信息的效率低等问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，解决了现有神经系统影像分析的准确率低和效率低的问题。根据本申请的一个方面，本申请一实施例提供的一种神经系统影像分析方法包括：获取待分析神经系统影像的征象信息，其中，所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值；基于所述征象信息填充知识图谱，其中，所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项；将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配，其中，所述标准图谱包括所述多个检查项，每个所述检查项包括多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值；以及将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述获取待分析神经系统影像的征象信息包括：根据所述多个征象类型对应生成多个问题，将所述多个问题以及与所述征象类型对应的所述征象表征取值选项发送给用户；以及接收用户对于所述多个问题的多个应答，和/或，基于图像学算法分析所述待分析神经系统影像以获取对于所述多个问题的所述多个应答。在本申请一实施例中，所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括：当所述征象信息的每个征象表征取值都与一个所述标准图谱的每个对应的所述征象类型的所述标准征象表征取值对应时，将该一个所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述多个征象类型对应多个权重，其中，所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括：基于所述多个权重，以加权求和的方式计算所述知识图谱与所述多个预设分析结果各自的所述标准图谱的命中得分；以及基于所述命中得分将所述多个预设分析结果排序，将排序在前的预设数量个所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述多个征象类型对应神经系统的多个发病位置；其中，所述多个发病位置包括以下几项中的任意组合：大脑半球、丘脑和基底节区、鞍区、桥小脑角、侧脑室、小脑和脑干、松果体区和椎管。在本申请一实施例中，所述多个预设分析结果配置有对应的多个详情信息，其中，所述详情信息包括以下信息中的一种或多种组合：疾病概述、诊断要点、鉴别诊断、典型病例和临床症状；其中，在将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户之后，所述方法进一步包括：将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果的所述详情信息反馈给用户。根据本申请的另一个方面，本申请一实施例提供的一种神经系统影像分析装置包括：获取模块，配置为获取待分析神经系统影像的征象信息，其中，所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值；图谱填充模块，配置为基于所述征象信息填充知识图谱，其中，所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项；匹配模块，配置为将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配，其中，所述标准图谱包括所述多个检查项，每个所述检查项包括多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值；以及反馈模块，配置为将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述获取模块包括：问题生成单元，配置为根据所述多个征象类型对应生成多个问题，将所述多个问题以及与所述征象类型对应的所述征象表征取值选项发送给用户；以及应答单元，配置为接收用户对于所述多个问题的多个应答，和/或，基于图像学算法分析所述待分析神经系统影像以获取对于所述多个问题的所述多个应答。在本申请一实施例中，所述反馈模块进一步配置为：当所述征象信息的每个征象表征取值都与一个所述标准图谱的每个对应的所述征象类型的所述标准征象表征取值对应时，将该一个所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述多个征象类型对应多个权重，其中，所述反馈模块进一步配置为：基于所述多个权重，以加权求和的方式计算所述知识图谱与所述多个预设分析结果各自的所述标准图谱的命中得分；以及基于所述命中得分将所述多个预设分析结果排序，将排序在前的预设数量个所述预设分析结果反馈给用户。在本申请一实施例中，所述多个征象类型对应神经系统的多个发病位置；其中，所述多个发病位置包括以下几项中的任意组合：大脑半球、丘脑和基底节区、鞍区、桥小脑角、侧脑室、小脑和脑干、松果体区和椎管。在本申请一实施例中，所述多个预设分析结果配置有对应的多个详情信息，其中，所述详情信息包括以下信息中的一种或多种组合：疾病概述、诊断要点、鉴别诊断、典型病例和临床症状；其中，在将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户之后，所述方法进一步包括：将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果的所述详情信息反馈给用户。根据本申请的另一方面，本申请一实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及存储在存储器中的计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行如上述任一项所述的神经系统影像分析方法。根据本申请的另一方面，本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如前任一所述的神经系统影像分析方法。根据本申请的另一方面，本申请一实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行如上述任一所述的神经系统影像分析方法。本申请实施例提供的一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，通过填充知识图谱使得待分析神经系统影像的征象信息实现了信息的结构化，并通过将知识图谱与预设分析结果的标准图谱进行匹配，使得对于征象信息的分析过程转化为了结构化信息的处理分析过程，整个分析过程可通过数据处理的方式自行高效完成。且由于预设分析结果的标准图谱可预先建立，分析参考的标准数据的准确性可有效控制，分析结果的准确率高，相比于现有传统的翻阅资料式搜索和互联网搜索引擎搜索，可大大提高神经网络影像分析的的准确率和效率。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种神经系统影像分析方法，其特征在于，包括：/n获取待分析神经系统影像的征象信息，其中，所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值；/n基于所述征象信息填充知识图谱，其中，所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项；/n将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配，其中，所述标准图谱包括所述多个检查项，每个所述检查项包括多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值；以及/n将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种神经系统影像分析方法，其特征在于，包括：
获取待分析神经系统影像的征象信息，其中，所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值；
基于所述征象信息填充知识图谱，其中，所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项；
将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配，其中，所述标准图谱包括所述多个检查项，每个所述检查项包括多个征象类型，每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值；以及
将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分析神经系统影像的征象信息包括：
根据所述多个征象类型对应生成多个问题，将所述多个问题以及与所述征象类型对应的所述征象表征取值选项发送给用户；以及
接收用户对于所述多个问题的多个应答，和/或，基于图像学算法分析所述待分析神经系统影像以获取对于所述多个问题的所述多个应答。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括：
当所述征象信息的每个征象表征取值都与一个所述标准图谱的每个对应的所述征象类型的所述标准征象表征取值对应时，将该一个所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个征象类型对应多个权重，其中，所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括：
基于所述多个权重，以加权求和的方式计算所述知识图谱与所述多个预设分析结果各自的所述标准图谱的命中得分；以及
基于所述命中得分将所述多个预设分析结果排序，将排序在前的预设数量个所述预设分析结果反馈给用户。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个征象类型对应神经系统的多个发病位置；
其中，所述多个发病位置包括以下几项中的任意组合：大脑半球、丘脑和基底节区、鞍区、桥小脑角、侧脑室、小脑和脑...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜龙洲，刘伟，张志辉，王亦洲，李一鸣，孙钢，
申请(专利权)人：北京深睿博联科技有限责任公司，杭州深睿博联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11