检查图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种检查图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取检查图像和指示信息，指示信息用于表征期望拍摄检查图像的方式，根据预先训练的识别模型，识别检查图像对应的检查信息，检查信息用于表征实际拍摄检查图像的方式，若检查信息与指示信息匹配，将检查图像上传至管理系统，若检查信息与指示信息不匹配，输出提示信息。本公开通过识别模型识别出实际拍摄检查图像的方式，并和期望拍摄检查图像的方式进行比较，从而根据比较结果对检查图像做不同的处理，能够快速、准确地识别出拍摄错误或者质量过低的检查图像。

【技术实现步骤摘要】
检查图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备
本公开涉及图像处理
，具体地，涉及一种检查图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着电子信息技术的不断发展，利用CT(英文：ComputedTomography，中文：计算机断层扫描)、PET(英文：PositronEmissionTomography，中文：正电子发射计算机断层显像)、MRI(英文：MagneticResonanceImaging，中文：核磁共振成像)等检查设备生成的检查图像，辅助医生进行判断，已得到了广泛的应用。由于开出检查单的医生和使用检查设备的技师往往不是同一个人，可能存在对检查单理解错误或者理解不到位的问题，导致检查图像拍摄错误，或者拍摄质量过低，而技师通常很难发现，浪费了用户的时间。
技术实现思路
为了解决相关技术中存在的问题，本公开的目的是提供一种检查图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备。为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种检查图像的处理方法，所述方法包括：获取检查图像和指示信息，所述指示信息用于表征期望拍摄所述检查图像的方式；根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，所述检查信息用于表征实际拍摄所述检查图像的方式；若所述检查信息与所述指示信息匹配，将所述检查图像上传至管理系统；若所述检查信息与所述指示信息不匹配，输出提示信息。可选地，所述获取检查图像和指示信息包括：获取所述检查图像和指示文件；若所述指示文件为文本，按照自然语言处理算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息；若所述指示文件为图像，按照预设的图像识别算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息。可选地，所述根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，包括：将所述检查图像转换为指定格式的第一图像，并将所述第一图像调整为指定大小的第二图像；将所述第二图像输入所述识别模型，以得到所述识别模型输出的所述检查信息。可选地，所述指示信息包括：目标设备类型、目标检查部位和目标检查项目，所述检查信息包括：拍摄所述检查图像的实际设备类型、所述检查图像中包括的实际检查部位，和所述检查图像中包括的实际检查项目；所述根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，包括：将所述检查图像输入所述识别模型包括的设备识别子模型，以得到所述设备识别子模型输出的所述实际设备类型；在所述识别模型包括的第一数量个部位识别子模型中，确定与所述实际设备类型对应的目标部位识别子模型，并将所述检查图像输入所述目标部位识别子模型，以得到所述目标部位识别子模型输出的所述实际检查部位；在所述识别模型包括的第二数量个项目识别子模型中，确定与所述实际设备类型、所述实际检查部位对应的目标项目识别子模型，并将所述检查图像输入所述目标项目识别子模型，以得到所述目标项目识别子模型输出的所述实际检查项目。可选地，所述识别模型是通过如下方式训练得到的：获取样本输入集和样本输出集，所述样本输入集中的每个样本输入包括一个样本检查图像，所述样本输出集中包括与每个所述样本输入对应的样本输出，每个所述样本输出包括对应的所述样本检查图像的样本检查信息，所述样本检查信息用于表征实际拍摄对应的所述样本检查图像的方式；将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型。可选地，所述样本检查信息包括：拍摄对应的所述样本检查图像的样本设备类型、对应的所述样本检查图像中包括的样本检查部位，和对应的所述样本检查图像中包括的样本检查项目；所述识别模型包括：设备识别子模型、第一数量个部位识别子模型和第二数量个项目识别子模型；每个所述部位识别子模型对应一种样本设备类型，每个所述项目识别子模型对应一种样本设备类型和一种样本检查部位；所述将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型，包括：将所述样本输入集作为所述设备识别子模型的输入，将所述样本输出集中每个所述样本输出包括的样本设备类型作为所述设备识别子模型的输出，以训练所述设备识别子模型；将所述样本输入集作为第一数量个所述部位识别子模型的输入，将所述样本输出集中每个所述样本输出包括的样本检查部位作为第一数量个所述部位识别子模型的输出，以训练第一数量个所述部位识别子模型；将所述样本输入集作为第二数量个所述项目识别子模型的输入，将所述样本输出集中每个所述样本输出包括的样本检查项目作为第二数量个所述项目识别子模型的输出，以训练第二数量个所述项目识别子模型。可选地，在所述将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型之前，所述识别模型还通过如下方式训练：按照预设规则调整所述样本输入集中的每个所述样本检查图像中的像素，生成该样本检查图像对应的多个扩充图像，以对所述样本输入集进行扩充；将每个所述样本检查图像的所述样本检查信息，作为该样本检查图像对应的多个所述扩充图像的所述样本检查信息，以对所述样本输出集进行扩充；所述将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型，包括：将扩充后的所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将扩充后的所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型。根据本公开实施例的第二方面，提供一种检查图像的处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取检查图像和指示信息，所述指示信息用于表征期望拍摄所述检查图像的方式；识别模块，用于根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，所述检查信息用于表征实际拍摄所述检查图像的方式；处理模块，用于若所述检查信息与所述指示信息匹配，将所述检查图像上传至管理系统；若所述检查信息与所述指示信息不匹配，输出提示信息。可选地，所述获取模块包括：获取子模块，用于获取所述检查图像和指示文件；处理子模块，用于若所述指示文件为文本，按照自然语言处理算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息；若所述指示文件为图像，按照预设的图像识别算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息。可选地，所述识别模块包括：预处理子模块，用于将所述检查图像转换为指定格式的第一图像，并将所述第一图像调整为指定大小的第二图像；识别子模块，用于将所述第二图像输入所述识别模型，以得到所述识别模型输出的所述检查信息。可选地，所述指示信息包括：目标设备类型、目标检查部位和目标检查项目，所述检查信息包括：拍摄所述检查图像的实际设备类型、所述检查图像中包括的实际检查部位，和所述检查图像中包括的实际检查项目；所述识别模块包括：第一识别子模块，用于将所述检查图像输入所述识别模型包括的设备识别子模型，以得到所述设备识别子模型输出的所述实际设备类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检查图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取检查图像和指示信息，所述指示信息用于表征期望拍摄所述检查图像的方式；/n根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，所述检查信息用于表征实际拍摄所述检查图像的方式；/n若所述检查信息与所述指示信息匹配，将所述检查图像上传至管理系统；/n若所述检查信息与所述指示信息不匹配，输出提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种检查图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取检查图像和指示信息，所述指示信息用于表征期望拍摄所述检查图像的方式；
根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，所述检查信息用于表征实际拍摄所述检查图像的方式；
若所述检查信息与所述指示信息匹配，将所述检查图像上传至管理系统；
若所述检查信息与所述指示信息不匹配，输出提示信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取检查图像和指示信息包括：
获取所述检查图像和指示文件；
若所述指示文件为文本，按照自然语言处理算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息；
若所述指示文件为图像，按照预设的图像识别算法识别所述指示文件中包括的所述指示信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，包括：
将所述检查图像转换为指定格式的第一图像，并将所述第一图像调整为指定大小的第二图像；
将所述第二图像输入所述识别模型，以得到所述识别模型输出的所述检查信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示信息包括：目标设备类型、目标检查部位和目标检查项目，所述检查信息包括：拍摄所述检查图像的实际设备类型、所述检查图像中包括的实际检查部位，和所述检查图像中包括的实际检查项目；
所述根据预先训练的识别模型，识别所述检查图像对应的检查信息，包括：
将所述检查图像输入所述识别模型包括的设备识别子模型，以得到所述设备识别子模型输出的所述实际设备类型；
在所述识别模型包括的第一数量个部位识别子模型中，确定与所述实际设备类型对应的目标部位识别子模型，并将所述检查图像输入所述目标部位识别子模型，以得到所述目标部位识别子模型输出的所述实际检查部位；
在所述识别模型包括的第二数量个项目识别子模型中，确定与所述实际设备类型、所述实际检查部位对应的目标项目识别子模型，并将所述检查图像输入所述目标项目识别子模型，以得到所述目标项目识别子模型输出的所述实际检查项目。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型是通过如下方式训练得到的：
获取样本输入集和样本输出集，所述样本输入集中的每个样本输入包括一个样本检查图像，所述样本输出集中包括与每个所述样本输入对应的样本输出，每个所述样本输出包括对应的所述样本检查图像的样本检查信息，所述样本检查信息用于表征实际拍摄对应的所述样本检查图像的方式；
将所述样本输入集作为所述识别模型的输入，将所述样本输出集作为所述识别模型的输出，以训练所述识别模型。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述样本检查信息包括：拍摄对应的所述样本检查图像的样本设备类型、对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡金凤，李东，宫晓东，刘冠男，韩春霞，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21