【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件应用和医疗数据应用，特别是涉及一种基于大型语言模型的医学影像报告智能生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、医学影像报告主要是放射科医生对医学影像(例如x射线、ct扫描、核磁共振扫描等)文件，依据专业的放射学专业知识对影像进行分析，得到影像文件的所见描述及诊断。此报告可用于辅助临床医生对患者的健康状况评估。随着深度学习技术的应用，将海量的影像图像和影像报告文本作为训练数据集，通过深度学习的方法进行特征学习与文本生成，以形成结构化的医学影像报告。
2、目前市场上常见的医学影像报告智能生成方法多是基于卷积神经网络、循环神经网络或transformer的模型，这些方法多为解析2d的影像图像，不能直接输入整体3d影像序列数据。同时，模型缺少医学领域知识的理解，在文本生成能力方面稍逊于医学领域大型语言模型。医学领域大型语言模型是通过大量医学相关领域的专业知识训练，能够很好的理解放射学相关知识，但医学大型语言模型不能直接输入医学影像图片。
3、因此，如何提供一种医学影像报告智能生成方法，是迫切...
【技术保护点】
1.一种医学影像报告智能生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，所述影像编码处理包括：
3.根据权利要求2所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，所述多个不同视角包括横切面视角、正切面视角以及侧切面视角。
4.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，利用影像数据诊断分类结果从领域知识图谱中检索知识节点包括：
5.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，所述身体目标部位包括腹部，所述病灶区包括肝区。
6.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种医学影像报告智能生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，所述影像编码处理包括：
3.根据权利要求2所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，所述多个不同视角包括横切面视角、正切面视角以及侧切面视角。
4.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，利用影像数据诊断分类结果从领域知识图谱中检索知识节点包括：
5.根据权利要求1所述的医学影像报告智能生成方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨健，苏照力，宋红，林毓聪，艾丹妮，范敬凡，付天宇，肖德强，蔡夫鸿，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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