【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向医疗图像的光学字符识别方法，属于光学字符识别领域。
技术介绍
1、近年来，随着数字化医疗信息的快速增长，从医疗图像中提取和识别文本的需求日益迫切。医学报告、病历、处方笺和医疗影像等都包含了大量的文本信息。然而，传统的医疗图像是以图像形式存储的，无法直接进行文本搜索和分析。因此，将医疗图像中的文本提取出来并转换为可编辑和可搜索的格式对于医疗信息的管理和利用至关重要。面向医疗图像的光学字符识别方法能够自动识别和转换医疗图像中的文本，如出院小结、门诊档案、体检结论、药品信息等。这项技术的发展将极大地提高医疗数据的可访问性和可搜索性，促进医疗信息管理和决策的效率。
2、传统的光学字符识别方法通常基于规则或模板。基于规则的光学字符识别方法通过事先定义的规则和模式来识别和提取医疗图像中的文本。这些规则可以包括字母和数字的形状、尺寸、颜色等特征。基于模板的光学字符识别方法使用预先构建的模板来匹配和识别医疗图像中的文本。这些模板可以是字符、单词或特定的文本模式。通过与模板的匹配，识别和提取文本信息。此外机器学习方法在医...
【技术保护点】
1.一种面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，所述步骤1中，按照如下方式调整图片的方向：
3.根据权利要求1所述的面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，所述步骤1中对文档类分类任务流程如下：模型采用与调整图像朝向的卷积神经网络相同的架构，训练图像为标记为文档类医疗图像和场景类医疗图像。
4.根据权利要求3所述的面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，针对文档类医疗图像的处理流程如下：
5.根据权利要求3所述的面向医疗...
【技术特征摘要】
1.一种面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，所述步骤1中，按照如下方式调整图片的方向：
3.根据权利要求1所述的面向医疗图像的光学字符识别方法，其特征在于，所述步骤1中对文档类分类任务流程如下：模型采用与调整图像朝向的卷积神经网络相同的架构，训练图像为标记为文档类医疗图像和场景类医疗图像。
4.根据权利要求3所述的面向医疗图像的光学字...
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