医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能及医疗健康领域，公开了一种医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质，方法包括获取医疗文档图像以及与医疗文档图像对应的需求信息；若需求信息中包括图像分割需求信息，通过图像分割模型，对医疗文档图像和图像分割需求信息进行处理，得到与图像分割需求信息对应的候选文档图像；若需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对医疗文档图像进行文档图像的分割，获得从医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像；通过信息提取模型，对候选文档图像和需求信息中的文本需求信息进行处理，得到与文本需求信息对应的目标信息，候选文档图像剔除了噪声，提高了从候选文档图像提取的目标信息的准确度。的准确度。的准确度。

【技术实现步骤摘要】
医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能及医疗健康领域，尤其涉及一种医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]文档是当前社会发展中最重要的数据载体，每一张文档都承载了重要的业务或者个人数据，伴随着当前数字化的发展，越来越多的纸质文档转换成了数字图像，也即文档图像作为信息载体。对于文档图像的智能化解析，是很多领域使用文档图像的关键。对于一些拍摄的文档图像，清晰度受到限制，影响文档图像的解析效果。
[0003]比如，医疗健康领域，对于检查报告、病历等医疗文档图像的存储、调取以及解析等，相对于纸质文档会便利很多，并且也可以避免医疗文档图像的丢失等。由于有些医疗文档图像只有纸质版的，比如，医生填写的病历等，这些医疗文档图像可以通过拍照的方式，将纸质文档转换为与医疗文档图像进行保存，这些图像往往会由于拍摄的清晰度、拍摄背景等，对解析工作带来很大的难度，影响解析的准确度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质，来解决目前对于医疗文档图像解析准确度低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种医疗文档图像的分析方法，方法包括：
[0006]获取医疗文档图像以及与所述医疗文档图像对应的需求信息；
[0007]若所述需求信息中包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像和所述图像分割需求信息进行处理，得到与所述图像分割需求信息对应的候选文档图像；
[0008]若所述需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像进行文档图像的分割，获得从所述医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像；
[0009]通过预训练的信息提取模型，对所述候选文档图像和所述需求信息中的文本需求信息进行处理，得到与所述文本需求信息对应的目标信息，其中，所述目标信息包括目标文本和/或目标文档图像。
[0010]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种医疗文档图像的分析装置，装置包括：
[0011]信息获取模块，用于获取医疗文档图像以及与所述医疗文档图像对应的需求信息，其中，每个所述医疗文档图像中包括至少一个医疗文本页；
[0012]第一图像分割模块，用于若所述需求信息中包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像和所述图像分割需求信息进行处理，得到与所述图像分割需求信息对应的候选文档图像；
[0013]第二图像分割模块，用于若所述需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预
训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像进行文档图像的提取，获得从所述医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像；
[0014]目标信息获取模块，用于通过预训练的信息提取模型，对所述候选文档图像和所述需求信息中的文本需求信息进行处理，得到与所述文本需求信息对应的目标信息，其中，所述目标信息包括目标文本和/或目标文档图像。
[0015]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0016]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，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上方法的步骤。
[0017]上述医疗文档图像的分析方法、装置、设备及介质所实现的方案中，可以通过客户端获取医疗文档图像以及医疗文档图像对应的需求信息，若需求信息中包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对医疗文档图像和图像分割需求信息进行处理，得到与图像分割需求信息对应的候选文档图像。若需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对医疗文档图像进行文档图像的分割，获得从医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像，通过预训练的信息提取模型，对候选文档图像和需求信息中的文本需求进行处理，得到与文本需求信息对应的目标信息，将目标信息反馈回客户端，在本专利技术中，实现了获取医疗文档图像和需求信息，在需求信息包括图像分割需求信息时，获得图像分割信息对应的候选文档图像，若需求信息中包括不包括图像分割需求信息，则获得剔除了背景的候选文档图像，通过预训练的信息提取模型，实现对候选文档图像和需求信息中的文本需求信息的处理，得到目标信息，在进行医疗文档图像的分割或者背景的剔除，使得得到的候选文档图像可以去除噪声，进而，从候选文档图像中，获得目标信息，提高了目标信息获取的准确度。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的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。
[0019]图1是本专利技术一实施例中一种医疗文档图像的分析方法的应用环境示意图；
[0020]图2是本专利技术一实施例中一种医疗文档图像的分析方法的流程示意图；
[0021]图3是本专利技术一实施例中一种医疗文档图像的分析装置的结构示意图；
[0022]图4是本专利技术一实施例中计算机设备的一结构示意图；
[0023]图5是本专利技术一实施例中计算机设备的另一结构示意图。
具体实施方式
[0024]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作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。
[0025]本专利技术实施例提供的一种医疗文档图像的分析方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务端进行通信。服务端可以通过客户端接收获取医疗文档图像以及医疗文档图像对应的需求信息，若需求信息中包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对医疗文档图像和图像分割需求信息进行处理，得到与图像分割需求信息对应的候选文档图像。若需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对医疗文档图像进行文档图像的分割，获得从医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像，通过预训练的信息提取模型，对候选文档图像和需求信息中的文本需求进行处理，得到与文本需求信息对应的目标信息，将目标信息反馈回客户端。
[0026]医生填写的病历等，这些医疗数据可以通过拍照的方式，将纸质文档转换为与医疗文档图像进行保存，这些图像往往会由于拍摄的清晰度、拍摄背景等，对解析工作带来很大的难度。在本专利技术中，实现了获取医疗文档图像和需求信息，在需求信息包括图像分割需求信息时，获得图像分割信息对应的候选文档图像，若需求信息中包括不包括图像分割需求信息，则获得剔除了背景的候选文档图像，通过预训练的信息提取模型，实现对候选文档图像和需求信息中的文本需求信息的处理，得到目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗文档图像的分析方法，其特征在于，包括：获取医疗文档图像以及与所述医疗文档图像对应的需求信息；若所述需求信息中包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像和所述图像分割需求信息进行处理，得到与所述图像分割需求信息对应的候选文档图像；若所述需求信息中不包括图像分割需求信息，则通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像进行文档图像的分割，获得从所述医疗文档图像中剔除了背景的候选文档图像；通过预训练的信息提取模型，对所述候选文档图像和所述需求信息中的文本需求信息进行处理，得到与所述文本需求信息对应的目标信息，其中，所述目标信息包括目标文本和/或目标文档图像。2.根据权利要求1所述的医疗文档图像的分析方法，其特征在于，所述图像分割模型包括第一编码器和第一解码器；所述通过预训练的图像分割模型，对所述医疗文档图像和所述图像分割需求信息进行处理，得到与所述图像分割需求信息对应的候选文档图像，包括：通过所述第一编码器，将所述医疗文档图像转换为第一图像向量；将所述图像分割需求信息转换为分割文本向量；通过所述第一解码器，基于所述分割文本向量，对所述第一图像向量进行分割，得到与所述图像分割需求信息对应的候选文档图像。3.根据权利要求1所述的医疗文档图像的分析方法，其特征在于，所述信息提取模型包括第二编码器和第二解码器，所述文本信息提取需求信息包括获取候选文档图像中的至少一个目标文本、确定所述目标文本的位置以及获取与所述目标文本对应的解答信息中的至少一项，所述解答信息是指从预设的数据库中调取与所述目标文本对应的信息；所述通过预训练的信息提取模型，对所述候选文档图像和所述需求信息中的文本需求信息进行处理，得到与所述文本需求信息对应的目标信息，包括：通过所述第二编码器分别对所述候选文档图像和所述文本需求信息进行向量转换，得到候选文档图像向量和文本需求信息向量，以基于所述候选文档图像向量和所述文本需求信息向量拼接，得到目标向量；通过第二解码器，对所述目标向量进行目标文本和/或目标文档图像的提取，获得与所述文本需求信息对应的目标信息。4.根据权利要求3所述的医疗文档图像的分析方法，其特征在于，所述第二解码器包括文本解码器和布局解码器；所述通过第二解码器，对所述目标向量进行目标文本和/或目标文档图像的提取，获得与所述文本需求信息对应的目标信息，包括：通过所述文本解码器，对所述目标向量进行文本提取，得到至少一个所述目标文本；在所述文本需求信息包括确定所述目标文本的位置信息的情况下，通过所述布局解码器，获取所述目标文本的位置信息；基于所述位置信息，对所述候选文档图像中的所述目标文本进行标记，获得包括标记了所述目标文本的目标文档图像；在所述文本需求信息包括获取所述目标文本的解答信息的情况下，根据所述目标文本，从所述数据库中调取与所述目标文本对应的解答信息，其中，所述目标信息还包括解答
信息。5.根据权利要求4所述的医疗文档图像的分析方法，其特征在于，在所述候选文档图像包括多个的情况下，所述通过所述第二编码器分别对所述候选文档图像和所述文本需求信息进行向量转换，得到候选文档图像向量和文本需求信息向量，以基于所述候选文档图像向量和所述文本需求信息向量拼接，得到目标向量，包括：获取每个所述候选文档...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡兴，郝碧波，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：