一种针对影像信息的评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种针对影像信息的评估方法及装置，包括：从关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息中提取特征信息；根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息；基于所述文本信息进行语义识别，确定对应的结构化信息；利用预设的评估模型，通过所述结构化信息确定所述患者的甲状腺结节评估指数；通过将关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息转换成本文信息并进行结构化，使得到的结构化信息能够输入到预设的评估模型进行自动评估，从而确定所述患者的甲状腺结节评估指数，由此实现对于甲状腺结节的自动评估，避免了人工评估的过程。过程。过程。

【技术实现步骤摘要】
一种针对影像信息的评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种针对影像信息的评估方法及装置。

技术介绍

[0002]现有技术中，针对甲状腺结节的病情分析以及评估，通常是需要医务人员结合相关的影像信息进行人工分析。相应得到的评估结果，对于后续的具体治疗，以及保险公司的核保都有着重要的意义。
[0003]但是，人工进行评估存在效率低、人力成本高，且主观影响较大等缺陷。现有技术中无法实现基于相关影像信息进行分析，从而自动完成对于甲状腺结节的评估。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种针对影像信息的评估方法及装置，实现了基于关于患者甲状腺结节状态的影像信息进行分析，从而自动完成对于甲状腺结节的评估，确定具体的评估指数。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种针对影像信息的评估评估方法，包括：
[0006]从关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息中提取特征信息；
[0007]根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息；
[0008]基于所述文本信息进行语义识别，确定对应的结构化信息；
[0009]利用预设的评估模型，通过所述结构化信息确定所述患者的甲状腺结节评估指数。
[0010]优选地，所述从原始影像信息中提取特征信息包括：
[0011]将所述原始影像信息中文字内容对应的像素区域，确定为所述文字影像信息；
[0012]从所述文字影像信息中提取特征信息。
[0013]优选地，所述从所述文字影像信息中提取特征信息包括：
[0014]确定文字影像信息中，第一颜色像素与第二颜色像素组成的空间向量；
[0015]将所述空间向量作为所述特征信息。
[0016]优选地，所述从所述文字影像信息中提取特征信息包括：
[0017]针对所述文字影像信息进行线条提取，以获得所述文字内容对应的线条特征；
[0018]将所述线条特征作为所述特征信息。
[0019]优选地，所述根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息包括：
[0020]利用预设的特征库对所述特征信息进行特征识别，以确定文本信息。
[0021]优选地，利用预设的特征库对所述特征信息进行特征识别，以确定文本信息包括：
[0022]利用预设的特征库对所述特征信息进行特征识别，得到文本段落；
[0023]根据预设的字库对所述文本段落进行纠错处理，将处理后的文本段落确定所述文本信息。
[0024]优选地，所述基于所述文本信息进行语义识别，确定对应的结构化信息包括：
[0025]基于所述文本信息进行语义识别，得到特定语义对应的关键字段；
[0026]将所述关键字段填写到预设的结构化模板，以确定所述结构化信息。
[0027]第二方面，本专利技术提供了一种针对影像信息的评估装置，包括：
[0028]特征信息提取模块，用于从关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息中提取特征信息；
[0029]文本信息确定模块，用于根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息；
[0030]结构化信息确定模块，用于基于所述文本信息进行语义识别，确定对应的结构化信息；
[0031]评估模块，用于利用预设的评估模型，通过所述结构化信息确定所述患者的甲状腺结节评估指数。
[0032]第三方面，本专利技术提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中任一所述的针对影像信息的评估方法。
[0033]第四方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的针对影像信息的评估方法。
[0034]本专利技术提供了一种针对影像信息的评估方法及装置，通过将关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息转换成本文信息并进行结构化，使得到的结构化信息能够输入到预设的评估模型进行自动评估，从而确定所述患者的甲状腺结节评估指数，由此实现对于甲状腺结节的自动评估，避免了人工评估的过程。
[0035]上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本专利技术一实施例提供的一种针对影像信息的评估方法的流程示意图；
[0038]图2为本专利技术一实施例提供的另一种针对影像信息的评估方法的流程示意图；
[0039]图3为本专利技术一实施例提供的一种针对影像信息的评估装置的结构示意图；
[0040]图4为本专利技术一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅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。
[0042]目前，医学上要确定甲状腺结节的病情，即确定TI-RADS分级，主要是基于针对甲状腺的超声检测结果；另外还可结合相关的检查结果、病历、诊断等临床信息。而在多数情
况下，上述的临床信息是以纸质文件的形式呈现。现有技术中，可利用上述临床信息的纸质文件，或者利用对纸质文件拍摄的图片进行人工分析，从而进行TI-RADS分级，确定评估指数。但人工评估存在效率低、人力成本高、且主观影响较大等缺陷。
[0043]如果要利用特定的评估模型实现自动化的评估，则必须对模型输入特定的结构化信息。结构化信息通常是满足特定格式要求的文本形式的信息。但显然，上述的纸质文件，或者对纸质文件拍摄的图片均不属于结构化信息，从而无法直接利用运算模型进行评估。
[0044]有鉴于此，本专利技术提供了一种针对影像信息的评估方法及装置，能够将关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息经过一系列处理，得到特定的结构化信息，进而利用预设的评估模型对结构化信息进行评估，以确定甲状腺结节评估指数。
[0045]参见图1所示，为本专利技术提供的针对影像信息的评估方法的具体实施例。本实施例中，所述方法具体包括以下步骤：
[0046]步骤101、从关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息中提取特征信息。
[0047]对甲状腺的超声检测结果、检查结果、病历、诊断等临床信息的纸质文件所拍摄的图片文件，或者上述临床信息以图片格式体现的电子版文件，在本实施例中均可视为关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息。也就是说，原始影像信息可以是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对影像信息的评估方法，其特征在于，包括：从关于患者甲状腺结节状态的原始影像信息中提取特征信息；根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息；基于所述文本信息进行语义识别，确定对应的结构化信息；利用预设的评估模型，通过所述结构化信息确定所述患者的甲状腺结节评估指数。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述从原始影像信息中提取特征信息包括：将所述原始影像信息中文字内容对应的像素区域，确定为所述文字影像信息；从所述文字影像信息中提取特征信息。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述从所述文字影像信息中提取特征信息包括：确定文字影像信息中，第一颜色像素与第二颜色像素组成的空间向量；将所述空间向量作为所述特征信息。4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述从所述文字影像信息中提取特征信息包括：针对所述文字影像信息进行线条提取，以获得所述文字内容对应的线条特征；将所述线条特征作为所述特征信息。5.根据权利要求1～4任意一项所述方法，其特征在于，所述根据所述特征信息进行特征识别，以确定对应的文本信息包括：利用预设的特征库对所述特征信息进行特征识别，以确定文本信息。6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，利用预设的特征库对所述特征信息进行特征识别，以确定文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：林敏强，龙泉，颜秀涛，郭潇宇，
申请(专利权)人：天津幸福生命科技有限公司，
类型：发明
国别省市：