一种基于图像处理的智能问诊方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的智能问诊方法、系统及存储介质，方法包括：获取个人医疗图像、个人历史信息库、标准文本结构、程度评估模型及医疗信息数据库；对个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本；对第一医疗文本进行结构化处理及数据映射生成第二医疗文本；对第二医疗文本进行区域划分得到区域划分图像；对个人医疗图像进行疑似关联得到关联图像；显示区域划分图像和关联图像。本发明专利技术通过对个人医疗图像的一系列处理，实现了对于个人医疗图像中文本的区域划分，同时可以与个人历史信息进行关联，从而辅助医生快速识别有效信息，提高了医生在线问诊的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的智能问诊方法、系统及存储介质
本专利技术涉及医疗在线问诊领域，尤其涉及一种基于图像处理的智能问诊方法、系统及存储介质。
技术介绍
伴随着社会的进一步发展，人们在拥有富足生活的同时，也期待享受更好的医疗服务；而鉴于我国目前大部分优质的医疗资源多集中于城市中，患者在寻求医疗服务时不仅舟车劳顿，还要面对陌生的城市环境和医院制度的不确定性等问题，很难满足自己的需求。因而，通过网络途径远程问诊成为了一种新的资讯途径；在通过网络途径寻求医疗帮助时，鉴于患者文化水平的不同，打字或语音很难对病情进行直观表述，患者往往需要借助个人医疗图像作为辅助资料，这类图像虽然可以清晰展示既往信息，但图像展示的文本类型过多，且不同医院出示的文本格式均有所不同，医生很难快速获取有效信息，严重影响了医生在线问诊的工作效率以及患者在问诊过程中的就医体验。
技术实现思路
为至少解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的智能问诊方法、系统及存储介质。根据本专利技术实施例的第一方面，一种基于图像处理的智能问诊方法，包括以下步骤：通过智能终端上传图像后，获取个人医疗图像、个人历史信息库、标准文本结构、程度评估模型以及医疗信息数据库；对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本；利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本；利用所述医疗信息数据库和所述程度评估模型对所述第二医疗文本进行区域划分，得到区域划分图像；利用所述个人历史信息库对所述个人医疗图像进行疑似关联，得到关联图像；在所述智能终端上显示所述区域划分图像和所述关联图像。进一步，所述对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本这一步骤，包括：对所述个人医疗图像并执行OCR识别，得到初始文本；对所述初始文本执行遍历，得到该文本的基础信息；所述基础信息包括字号信息、不同字号对应的文本信息、间距信息；根据所述基础信息对所述初始文本进行合并，生成所述第一医疗文本。进一步，所述根据所述基础信息对所述初始文本进行合并，生成所述第一医疗文本这一步骤，包括：获取所述间距信息；所述间距信息包括行间距信息、列间距信息；根据所述行间距信息对所述初始文本进行行合并，得到第一文本；根据所述列间距信息对所述第一文本进行列合并，得到第二文本；根据所述第二文本生成所述第一医疗文本。进一步，所述行合并的执行方向为从下向上；所述列合并的执行方向为从右向左。进一步，所述利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本这一步骤，包括：利用所述医疗信息数据库识别所述第一医疗文本中的分隔符；根据所述分隔符分割所述第一医疗文本，得到分割文本；利用所述标准文本结构对所述分割文本执行数据映射，得到个人医疗数据；利用所述医疗信息数据库对所述个人医疗数据进行关联信息挖掘，生成所述第二医疗文本。进一步，所述利用所述医疗信息数据库和所述程度评估模型对所述第二医疗文本进行区域划分，得到区域划分图像这一步骤，包括：将所述第二医疗文本输入至所述程度评估模型；所述程度评估模型获取所述医疗信息数据库中提供的医疗信息对所述第二医疗文本进行估值，得到所述第二医疗文本中文本区域的估值评分；根据所述估值评分对所述第二医疗文本中的文本区域分别进行级别划分，并使用不同的背景色进行标记，得到所述区域划分图像。进一步，所述文本区域的级别包括红色、黄色、绿色、蓝色四个级别。进一步，所述利用所述个人历史信息库对所述个人医疗图像进行疑似关联，得到关联图像这一步骤，包括：从所述个人历史信息库中获取个人历史医疗图像；将所述个人历史医疗图像与所述个人医疗图像进行相似度匹配；根据匹配结果得到所述关联图像并将该图像列入待查队列。根据本专利技术实施例的第二方面，一种基于图像处理的智能问诊系统，包括以下模块：资源获取模块，用于通过智能终端上传图像后，获取个人医疗图像、个人历史信息库、标准文本结构、程度评估模型以及医疗信息数据库；第一医疗文本生成模块，用于对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本；第二医疗文本生成模块，用于利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本；区域划分模块，用于利用所述医疗信息数据库和所述程度评估模型对所述第二医疗文本进行区域划分，得到区域划分图像；疑似关联模块，用于利用所述个人历史信息库对所述个人医疗图像进行疑似关联，得到关联图像；交互显示模块，用于在智能终端上显示所述区域划分图像和所述关联图像。当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如第一方面所述的方法。本专利技术的有益效果是：通过对个人医疗图像的处理，实现了对于个人医疗图像中文本的区域划分，同时可以与个人历史信息进行关联，从而辅助医生快速识别有效信息，提高了医生在线问诊的工作效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本方明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本专利技术的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。图1是本专利技术实施例提供的方法步骤图；图2是本专利技术实施例提供的总体流程图；图3是本专利技术实施例提供的界面展示图；图4是本专利技术实施例提供的模块连接图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本专利技术的目的、方案和效果。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的智能问诊方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过智能终端上传图像后，获取个人医疗图像、个人历史信息库、标准文本结构、程度评估模型以及医疗信息数据库；/n对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本；/n利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本；/n利用所述医疗信息数据库和所述程度评估模型对所述第二医疗文本进行区域划分，得到区域划分图像；/n利用所述个人历史信息库对所述个人医疗图像进行疑似关联，得到关联图像；/n在所述智能终端上显示所述区域划分图像和所述关联图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的智能问诊方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过智能终端上传图像后，获取个人医疗图像、个人历史信息库、标准文本结构、程度评估模型以及医疗信息数据库；
对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本；
利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本；
利用所述医疗信息数据库和所述程度评估模型对所述第二医疗文本进行区域划分，得到区域划分图像；
利用所述个人历史信息库对所述个人医疗图像进行疑似关联，得到关联图像；
在所述智能终端上显示所述区域划分图像和所述关联图像。


2.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能问诊方法，其特征在于，所述对所述个人医疗图像进行OCR识别生成第一医疗文本这一步骤，包括：
对所述个人医疗图像并执行OCR识别，得到初始文本；
对所述初始文本执行遍历，得到该文本的基础信息；所述基础信息包括字号信息、不同字号对应的文本信息、间距信息；
根据所述基础信息对所述初始文本进行合并，生成所述第一医疗文本。


3.根据权利要求2所述的个人医疗信息处理方法，其特征在于，所述根据所述基础信息对所述初始文本进行合并，生成所述第一医疗文本这一步骤，包括：
获取所述间距信息；所述间距信息包括行间距信息、列间距信息；
根据所述行间距信息对所述初始文本进行行合并，得到第一文本；
根据所述列间距信息对所述第一文本进行列合并，得到第二文本；
根据所述第二文本生成所述第一医疗文本。


4.根据权利要求3所述的个人医疗信息处理方法，其特征在于，所述行合并的执行方向为从下向上；所述列合并的执行方向为从右向左。


5.根据权利要求1所述的基于图像处理的智能问诊方法，其特征在于，所述利用所述医疗信息数据库和所述标准文本结构对所述第一医疗文本进行结构化处理及数据映射，生成第二医疗文本这一步骤，包括：
利用所述医疗信息数据库识别所述第一医疗文本中的分隔符；
根据所述分隔符分割所述第一医疗文本，得到分割文本；
利用所述标准文本结构对所述分割文本执行数据映射，得到个人医疗数据；
利用所述医疗信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：李耀明，吴宗盛，彭威，
申请(专利权)人：广东百慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44