诊断报告生成方法、控制装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体提供一种诊断报告生成方法、控制装置及可读存储介质，旨在解决如何更为准确、完整、高效地生成基于医学影像的诊断报告的问题。为此目的，本发明专利技术将待分析的医学影像数据进行分割，获得医学影像数据中包含的多个器官影像数据，对每个器官影像数据进行关键影像提取，获得关键影像，基于关键影像获得器官影像数据的诊断结果，并将多个器官影像数据的诊断结果进行拼接，获得医学影像数据的诊断报告。能够基于医学影像数据自动生成诊断报告；使得每个器官影像数据的诊断结果的准确性更高，且计算量更小，进而使得最终获得的诊断报告也具有更高的准确性和完整性，且效率更高。且效率更高。且效率更高。

【技术实现步骤摘要】
诊断报告生成方法、控制装置及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体提供一种诊断报告生成方法、控制装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]医学影像在临床疾病的诊断和治疗方面起到了重要的作用。基于医学影像的诊断报告则是医学影像应用于诊断和治疗的重要依据。
[0003]现有技术中，生成医学影像的诊断报告的方法主要有以下几种：
[0004]基于模板的方法：由于模板是预先定义好的，因而其可能无法涵盖所有的病情和病例信息的组合，就可能会导致生成的诊断报告不准确或不完整。同时，该方法无法考虑到每个患者的独特情况和需要，因此无法为每个患者提供个性化的诊断报告。且如果目标设计不当或填充不当，可能会导致生成的诊断报告含有错误或不准确的信息。
[0005]基于深度学习的方法：需要大量配对的医学影像数据和诊断报告进行训练，目前并不能达到比较好的效果。
[0006]VisualGPT：基于2D图像，并没有在医学影像上做有针对性的优化，处理3D数据计算量太大。
[0007]相应地，本领域需要一种新的诊断报告生成方案来解决上述问题。

技术实现思路

[0008]为了克服上述缺陷，提出了本专利技术，以提供解决或至少部分地解决如何更为准确、完整、高效地生成基于医学影像的诊断报告的问题。
[0009]在第一方面，本专利技术提供一种诊断报告生成方法，所述方法包括：
[0010]将待分析的医学影像数据进行分割，获得所述医学影像数据中包含的多个器官影像数据；r/>[0011]针对每个器官影像数据，对所述器官影像数据进行关键影像提取，获取所述器官影像数据的关键影像；
[0012]根据所述关键影像，获取所述器官影像数据的诊断结果；
[0013]将多个器官影像数据的诊断结果进行拼接，获取的所述医学影像数据的诊断报告。
[0014]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述针对每个器官影像数据，对所述器官影像数据进行关键影像提取，获取所述器官影像数据的关键影像，包括：。
[0015]将所述器官影像数据划分为多个预设大小的图像块；
[0016]通过预设的关键影像提取模型，获取每个图像块对应的权重；
[0017]根据所述权重，获得所述器官影像数据的关键影像。
[0018]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述方法还包括根据以下步骤对所述关键影像提取模型进行训练：
[0019]根据用于训练的器官诊断报告，获取所述器官诊断报告对应的关键词向量真值；
[0020]将用于训练的所述器官诊断报告对应的器官影像数据输入至所述关键影像提取模型，获取所述诊断报告对应的关键词向量预测值；
[0021]基于所述关键词向量真值和所述关键词向量预测值，对所述关键影像提取模型进行训练，以使得所述关键影像提取模型学习器官影像数据中每个图像块的权重。
[0022]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述将用于训练的所述器官诊断报告对应的器官影像数据输入至所述关键影像提取模型，获取所述诊断报告对应的关键词向量预测值，包括：
[0023]将所述器官影像数据划分为多个图像块；
[0024]对多个所述图像块进行特征提取，获得每个所述图像块的编码特征；
[0025]将所述编码特征进行特征变换，获得每个所述图像块的变换特征；
[0026]根据所述变换特征和预设的参数向量，获取所述变换特征与所述参数向量的相似度；
[0027]根据所述相似度，获得每个所述图像块的权重；
[0028]根据所述所有图像块的权重，获得所述关键词向量预测值。
[0029]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述根据用于训练的器官诊断报告，获取所述器官诊断报告对应的关键词向量真值，包括：
[0030]针对所述器官诊断报告的每一句报告结果，提取关键词，获得每一句报告结果的关键词；
[0031]根据每一句报告结果的关键词，构建所述关键词向量真值。
[0032]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述根据所述关键影像，获取所述器官影像数据的诊断结果，包括：
[0033]将所述关键影像输入至预设的图像生成诊断结果模型，获取所述器官影像数据的诊断结果。
[0034]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，所述方法还包括根据以下步骤对所述图像生成诊断结果模型进行训练：
[0035]获取用于训练的关键影像对应的诊断结果真值；
[0036]将用于训练的关键影像输入至所述图像生成诊断结果模型中，获取所述关键影像的诊断结果预测值；
[0037]根据所述诊断结果真值和所述诊断结果预测值，对所述图像生成诊断结果模型进行训练。
[0038]在上述诊断报告生成方法的一个技术方案中，将用于训练的关键影像输入至所述图像生成诊断结果模型中，获取所述关键影像的诊断结果预测值，包括：
[0039]对用于训练的关键影像进行特征编码，获得所述关键影像的编码特征；
[0040]将所述编码特征进行特征变换，获得所述关键影像的变换特征；
[0041]将所述变换特征进行Q
‑
Former和全连接操作，获得所述关键影像对应的多个报告关键词；
[0042]根据多个所述报告关键词，通过预设的语言子模型，生成所述诊断结果预测值。
[0043]在第二方面，提供一种控制装置，该控制装置包括至少一个处理器和至少一个存
储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述诊断报告生成方法的技术方案中任一项技术方案所述的诊断报告生成方法。
[0044]在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述诊断报告生成方法的技术方案中任一项技术方案所述的诊断报告生成方法。
[0045]本专利技术上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0046]在实施本专利技术的技术方案中，本专利技术将待分析的医学影像数据进行分割，获得医学影像数据中包含的多个器官影像数据，对每个器官影像数据进行关键影像提取，获得关键影像，再基于关键影像获得器官影像数据的诊断结果，并将多个器官影像数据的诊断结果进行拼接，获得医学影像数据的诊断报告。通过上述配置方式，本专利技术能够基于医学影像数据自动生成诊断报告；且由于每个器官影像数据的诊断结果是基于关键影像生成的，使得每个器官影像数据的诊断结果的准确性更高，且计算量更小，进而使得最终获得的诊断报告也具有更高的准确性和完整性，且效率更高。
附图说明
[0047]参照附图，本专利技术的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本专利技术的保护范围组成限制。其中：
[0048]图1是根据本专利技术的一个实施例的诊断报告生成方法的主要步骤流程示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种诊断报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：将待分析的医学影像数据进行分割，获得所述医学影像数据中包含的多个器官影像数据；针对每个器官影像数据，对所述器官影像数据进行关键影像提取，获取所述器官影像数据的关键影像；根据所述关键影像，获取所述器官影像数据的诊断结果；将多个器官影像数据的诊断结果进行拼接，获取的所述医学影像数据的诊断报告。2.根据权利要求1所述的诊断报告生成方法，其特征在于，所述针对每个器官影像数据，对所述器官影像数据进行关键影像提取，获取所述器官影像数据的关键影像，包括：。将所述器官影像数据划分为多个预设大小的图像块；通过预设的关键影像提取模型，获取每个图像块对应的权重；根据所述权重，获得所述器官影像数据的关键影像。3.根据权利要求2所述的诊断报告生成方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下步骤对所述关键影像提取模型进行训练：根据用于训练的器官诊断报告，获取所述器官诊断报告对应的关键词向量真值；将用于训练的所述器官诊断报告对应的器官影像数据输入至所述关键影像提取模型，获取所述诊断报告对应的关键词向量预测值；基于所述关键词向量真值和所述关键词向量预测值，对所述关键影像提取模型进行训练，以使得所述关键影像提取模型学习器官影像数据中每个图像块的权重。4.根据权利要求3所述的诊断报告生成方法，其特征在于，所述将用于训练的所述器官诊断报告对应的器官影像数据输入至所述关键影像提取模型，获取所述诊断报告对应的关键词向量预测值，包括：将所述器官影像数据划分为多个图像块；对多个所述图像块进行特征提取，获得每个所述图像块的编码特征；将所述编码特征进行特征变换，获得每个所述图像块的变换特征；根据所述变换特征和预设的参数向量，获取所述变换特征与所述参数向量的相似度；根据所述相似度，获得每个所述图像块的权重；根据所述所有图像块的权重，获得所述关键词向量预测值。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯建兴，
申请(专利权)人：上海皓桦科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：