【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、本实施例涉及人工智能(ai)在医疗保健中的使用。医学图像的读取和报告主要由放射科医师完成。放射科医师检查2d(例如，x射线)或3d(例如，计算机断层摄影(ct)或磁共振成像(mri))图像，并报告在整个医学图像中看到的任何异常。即使针对扫描通常可用的特定指征(例如，疑似肺癌患者、疑似肺栓塞患者等)，但是放射科医师仍会针对超出扫描所要求的临床问题的任何发现进行审查。这是乏味的任务，并且通常牵涉到对同一区域进行多次检查，翻阅预定义的视检表。例如，对于胸部ct，该列表可以是检查1)肺胸膜(例如，针对结节、ild和混浊)、2)脊柱(例如，针对癌症和退行性疾病)、3)肋骨(例如，针对癌症、骨折和异常)、4)骨头(例如，针对癌症、骨折和退行性疾病)、5)淋巴位置(例如，针对癌症和疾病)和6)脉管系统(例如，针对主动脉扩张等)。这是耗时的过程。
2、存在自动检测一小部分发现(例如，ct中的肺结节和x射线中的肋骨骨折)的人工智能(ai)解决方案。然而，放射科医师仍然不得不审查整个病例，包括其中ai系统有发现的区域(例如，即使...
【技术保护点】
1.一种用于医学系统中的人工智能支持的读取的方法，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述医学图像包括获得作为三维表示的医学图像来作为所述医学图像，其中，在所述读取期间进行显示包括显示所述三维表示的多个二维图像，所述二维图像中的至少两个二维图像具有已编辑的第一解剖部位。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括确定作为第一解剖部位的器官是正常的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括通过第一人工智能来确定在所述医学图像中没有缺陷或疾病，没有所述缺陷或疾病指示正常。
5.根据权利要求4所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种用于医学系统中的人工智能支持的读取的方法，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述医学图像包括获得作为三维表示的医学图像来作为所述医学图像，其中，在所述读取期间进行显示包括显示所述三维表示的多个二维图像，所述二维图像中的至少两个二维图像具有已编辑的第一解剖部位。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括确定作为第一解剖部位的器官是正常的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括通过第一人工智能来确定在所述医学图像中没有缺陷或疾病，没有所述缺陷或疾病指示正常。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，第一人工智能被训练成检测第一解剖部位的缺陷或疾病，并且第二人工智能被训练成检测第一解剖部位的不同缺陷或疾病，并且其中，仅当第一人工智能和第二人工智能两者未能检测到所述缺陷或疾病以及所述不同缺陷或疾病时才将第一解剖部位确定为正常。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括将第一解剖部位分类为正常。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，编辑包括将第一解剖部位遮盖为所述医学图像中的空白区域。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，编辑包括更改所述医学图像中的第一解剖部位。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，还包括分割第一解剖部位，并且其中确定包括基于将经分割的第一解剖部位输入到第一人工智能来进行确定。
11.一种用于医学系统中的支持读取的方法，该方法包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其中，将多个不同的经机器学习的分类器应用于所述不同解剖结构中的一个，所述多个不同的经机器学习的分类器已被训练成针对所述不同解剖结构中的一个检测不同的疾病或异常。
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