病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取医疗影像资料中一张图像的两个病灶标注，判断两个病灶标注的类型信息是否相同；若相同，判断两个病灶标注的标注曲线是否为非闭合曲线；若均为非闭合曲线，基于动态时间规整算法的曲线判断规则判断两个标注曲线是否相似得到验证结果；若均为闭合曲线，根据重合度判断规则判断两个标注曲线的闭合区域是否重合得到验证结果；若两个标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据占比阈值判断两个标注曲线对应的像素是否重叠得到验证结果。本发明专利技术基于智能决策技术，属于人工智能领域，可采用统一标准对病灶标注的一致性进行验证，可大幅提高对病灶标注进行验证的效率及质量。

【技术实现步骤摘要】
病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及智能决策
，属于智慧城市中病灶标注的验证的应用场景，尤其涉及一种病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着医疗技术的进步和发展，伴随互联网的普及，远程诊断作为一种新型的诊断方式越来越多地得到应用，远程诊断通常会将检测设备采集到的医疗影像资料发送至多位医生，每位医生均对同一套医疗影像资料添加病灶标注，之后通过人工检验的方式对每位医生所添加的病灶标注是否一致进行检验，而人工检验因受主观判断的影响，难以保持统一的检验标准，且人工检验需耗费大量人力资源，不利于提高检验效率，导致对病灶标注进行一致性检验的效率及质量受到影响。因此，现有的技术方法中对医疗影像资料所添加的病灶标注进行一致性检验时，存在检验的效率及质量不高的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决技术方法中对医疗影像资料所添加的病灶标注进行一致性检验时所存在的检验效率及质量不高的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种病灶标注的验证方法，其包括：接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料，获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息；判断所述待验证标注信息中的两个所述病灶标注的类型信息是否相同；若两个所述病灶标注的类型信息相同，判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果；若两个所述病灶标注中的标注曲线均为非闭合曲线，根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果，所述曲线判断规则为基于动态时间规整算法的判断规则；若两个所述病灶标注中的标注曲线均为闭合曲线，根据预置的重合度判断规则判断两个所述标注曲线对应的闭合区域是否重合，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果；若两个所述病灶标注中的标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据预置的占比阈值判断两个所述标注曲线对应的像素是否重叠，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果。第二方面，本专利技术实施例提供了一种病灶标注的验证装置，其包括：待验证标注信息获取单元，用于接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料，获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息；类型信息判断单元，用于判断所述待验证标注信息中的两个所述病灶标注的类型信息是否相同；曲线类型判断单元，用于若两个所述病灶标注的类型信息相同，判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果；第一验证单元，用于若两个所述病灶标注中的标注曲线均为非闭合曲线，根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果，所述曲线判断规则为基于动态时间规整算法的判断规则；第二验证单元，用于若两个所述病灶标注中的标注曲线均为闭合曲线，根据预置的重合度判断规则判断两个所述标注曲线对应的闭合区域是否重合，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果；第三验证单元，用于若两个所述病灶标注中的标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据预置的占比阈值判断两个所述标注曲线对应的像素是否重叠，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的病灶标注的验证方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的病灶标注的验证方法。本专利技术实施例提供了一种病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质。获取医疗影像资料中任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息，判断两个病灶标注的类型信息是否相同；若相同，则判断两个病灶标注中的标注曲线是否为非闭合曲线；若两个标注曲线均为非闭合曲线，根据基于动态时间规整算法的曲线判断规则判断两个标注曲线是否相似得到是否一致的验证结果；若两个标注曲线均为闭合曲线，根据重合度判断规则判断两个标注曲线的闭合区域是否重合得到是否一致的验证结果；若两个标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据占比阈值判断两个标注曲线对应的像素是否重叠得到是否一致的验证结果。通过上述方法，可采用统一标准对病灶标注的一致性进行验证，可大幅提高对病灶标注进行验证的效率及质量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的应用场景示意图；图3为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的另一流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的子流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的另一子流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的另一子流程示意图；图7为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的另一子流程示意图；图8为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的另一子流程示意图；图9为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证装置的示意性框图；图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1及图2，图1是本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的流程示意图，图2为本专利技术实施例提供的病灶标注的验证方法的应用场景示意图；该病灶标注的验证方法应用于管理服务器10中，该方法通过安装于管理服务器10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种病灶标注的验证方法，应用于管理服务器中，所述管理服务器与多台用户终端进行通信，其特征在于，所述方法包括：/n接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料，获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息；/n判断所述待验证标注信息中的两个所述病灶标注的类型信息是否相同；/n若两个所述病灶标注的类型信息相同，判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果；/n若两个所述病灶标注中的标注曲线均为非闭合曲线，根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果，所述曲线判断规则为基于动态时间规整算法的判断规则；/n若两个所述病灶标注中的标注曲线均为闭合曲线，根据预置的重合度判断规则判断两个所述标注曲线对应的闭合区域是否重合，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果；/n若两个所述病灶标注中的标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据预置的占比阈值判断两个所述标注曲线对应的像素是否重叠，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种病灶标注的验证方法，应用于管理服务器中，所述管理服务器与多台用户终端进行通信，其特征在于，所述方法包括：
接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料，获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息；
判断所述待验证标注信息中的两个所述病灶标注的类型信息是否相同；
若两个所述病灶标注的类型信息相同，判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果；
若两个所述病灶标注中的标注曲线均为非闭合曲线，根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果，所述曲线判断规则为基于动态时间规整算法的判断规则；
若两个所述病灶标注中的标注曲线均为闭合曲线，根据预置的重合度判断规则判断两个所述标注曲线对应的闭合区域是否重合，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果；
若两个所述病灶标注中的标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线，根据预置的占比阈值判断两个所述标注曲线对应的像素是否重叠，以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果。


2.根据权利要求1所述的病灶标注的验证方法，其特征在于，所述接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料，获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息之前，还包括：
发送未添加病灶标注的所述医疗影像资料至多台所述用户终端，以获取对应的多个用户通过多台所述用户终端添加的病灶标注，得到所述已添加病灶标注的医疗影像资料。


3.根据权利要求1所述的病灶标注的验证方法，其特征在于，所述判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果，包括：
根据一条所述标注曲线中位置点的采集时间确定所述标注曲线的起点和终点；
判断所述起点和所述终点的距离差是否小于预设的距离阈值，以得到所述标注曲线是否为闭合曲线的判断结果。


4.根据权利要求1所述的病灶标注的验证方法，其特征在于，所述曲线判断规则包括路径相似度阈值、跨度阈值、偏移阈值、动态时间规整算法、跨度获取规则、偏移距离获取规则、相似度计算公式及相似度阈值，所述根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果，包括：
根据所述跨度获取规则获取两个所述标注曲线的跨度差，判断所述跨度差是否不大于所述跨度阈值；
若所述跨度差不大于所述跨度阈值，根据所述偏移距离获取规则获取两个所述标注曲线的偏移距离，判断所述偏移距离是否大于所述偏移阈值；
若所述偏移距离大于所述偏移阈值，根据所述动态时间规整算法获取两个所述标注曲线的路径相似度，判断所述路径相似度是否大于所述路径相似度阈值；
若所述路径相似度不小于所述路径相似度阈值，根据所述相似度计算公式、所述跨度差、所述路径相似度及所述偏移距离计算得到相似度，判断所述相似度是否大于所述相似度阈值以得到所述待验证标注信息的验证结果为一致。


5.根据权利要求4所述的病灶标注的验证方法，其特征在于，所述跨度阈值包括横向跨度阈值及纵向跨度阈值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑秋芳，冯豆豆，李海同，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44