[发明专利]一种医学影像知识库的构建方法及应用

说明书

本发明提出了一种医学影像知识库的构建方法，首先建立医学影像本体框架和患者医学影像标签；之后基于文本资源，对所述医学影像本体框架进行扩充、结合临床指导性文件构建医学影像分析规则，最后基于医学影像分析规则，将所述患者医学影像标签输入推理单元进行训练，训练结果返回所述医学影像本体框架，由此获得医学影像知识库。本发明还提出了该医学影像知识库的应用。本发明建立了能将医学影像领域的相关知识和概念高度整合的知识体系，同时能够将临床的医学影像数据进行结构化处理，并能自动为医学影像智能化辅助诊断提供分析结果。

技术领域

本发明属于知识库的构建技术领域，尤其涉及一种医学影像知识库的构建方法及应用。

背景技术

本体是对概念体系明确的、形式化的、可共享的规范说明。本体定义了组成主题领域的词表的基本术语及术语之间的关系，结合这些术语和关系可定义词表外延的规则。现虽有医学本体如UMLS，SNOMED CT，MESH等，但这些本体所含术语不一致，且由于医疗大数据覆盖范围广，扩展速度快，数据来源复杂，格式多样，数据孤岛现象严重，现有医疗本体无法真正应用于医疗数据中，故未能消除医疗数据交互的鸿沟。这使得医疗大数据在捕捉、存储、管理和处理分析上存在诸多困难。此外，医疗大数据中超过80％的数据来自于医学影像，医学影像数据的非结构化属性无法满足计算机可识别的数据要求。临床指南是临床诊疗过程的规范性文件，但其冗长的篇幅和庞大的信息量往往使临床医生望而却步。为实现对这些医学影像重要的医学数据的精准分析和处理，用于临床辅助决策，就必须将这些数据转换成计算机可处理的知识模型。

因此，基于以上问题，需要构建一个能将医学影像领域的相关知识和概念高度整合的知识体系，同时能够将临床的医学影像数据进行结构化处理，并能通过根据诊疗规则智能辅助诊疗决策的医学影像知识库。

发明内容

本发明的目的在于提供一种医学影像知识库的构建方法及应用，以解决现有技术中医学影像本体和医学影像非结构化属性带来问题，建立了能将医学影像领域的相关知识和概念高度整合的知识体系，同时能够将临床的医学影像数据进行结构化处理，并能自动为医学影像智能化辅助诊断提供分析结果。为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

本发明提出了一种医学影像知识库的构建方法，包括以下步骤：

S1:建立医学影像本体框架和患者医学影像标签；

S2:基于文本资源，对所述医学影像本体框架进行扩充；

S3:结合临床指导性文件构建医学影像分析规则；

S4:基于医学影像分析规则，将所述患者医学影像标签输入推理单元进行训练，训练结果返回所述医学影像本体框架，由此获得医学影像知识库。

优选地，步骤S1具体为：

S11：分析构建医学影像本体的目的，明确医学影像本体的概念及范围；

S12：收集医学影像本体的概念和术语，完成医学影像本体的资源收集；

S13：定义医学影像本体内概念的意义及概念之间的关系，建立医学影像本体框架。

优选地，在步骤S11中，所述医学影像本体范围包括解剖结构、影像征象、成像模式、危险因素、诊断、管理和患者信息。

优选地，在步骤S12中，收集来源包括医学本体、教科书、医学文献和医学影像图谱。

优选地，步骤S2具体为：以所述医学影像本体中的术语对非结构化的文本资源进行实体识别和标注，通过句法分析和关系抽提进一步获得概念之间的关系，将关系存储入医学影像本体中。

优选地，步骤S2中，所述概念之间的关系以层级结构显示。

优选地，步骤S3中临床指导性文件包括临床指南。