[发明专利]使用域无关的异常分析生成图像的文本描述

说明书

生成图像的文本描述包括将由图像数据表示的图像分类为域特定的类别，以及基于该域特定的类别来分割该图像数据中的一个或多个元素。将所述一个或多个元素中的每个元素与域无关模型进行比较，以检测所述一个或多个元素中的一个或多个统计异常。使用一个或多个域无关的文本短语来表征一个或多个检测到的统计异常。基于域特定的类别，该一个或多个独立于域的文本短语被转换成一个或多个域特定的描述。

技术领域

本发明总体上涉及用于生成图像的文本描述的方法、系统和计算机程序产品。更具体地，本发明涉及用于使用域无关(domain independent)的异常分析来生成图像的文本描述的方法、系统和计算机程序产品。

背景技术

存在多种基于人工智能的推理系统，用于分析数据的基于文本或基于语义网络的表示，以从数据中提取期望的信息，诸如确定对关于与数据相关联的给定主题的问题的答案。这些推理系统通常包括在数据处理硬件上执行的应用。有时，对这些系统造成的问题也具有图像组件。例如，来自医学许可检查的一些问题包括注释的解剖学图或放射学图像。遗憾的是，不存在直接的方式来转换这些基于语义的(例如，基于语言的)网络以向推理系统提供分析图像数据以及文本数据以确定回答以提取所需信息(诸如回答与文本数据和图像数据有关的问题)的能力。因而，现有的推理系统通常忽略这些图像，尽管它们对于回答问题具有明显的效用。

发明内容

说明性实施例提供了一种方法、系统和计算机程序产品。一种用于生成图像的文本描述的方法的实施例包括：将由图像数据表示的图像分类为特定于领域(domain-specific)的类别；以及基于所述特定于领域的类别来分割所述图像数据中的一个或多个元素。实施例还包括将一个或多个元素中的每个元素与域无关的模型进行比较以检测一个或多个元素中的一个或多个统计异常，以及使用一个或多个域无关的文本短语来表征一个或多个检测到的统计异常。实施例还包括基于特定领域类别将一个或多个独立于领域的文本短语转换成一个或多个特定于领域的描述。

一个实施例还包括输出所述一个或多个域特定的描述。另一实施例进一步包含接收所述图像数据，以及接收指示该图像数据的上下文的上下文信息。

在实施例中，将图像分类到因特定于领域的类别是基于上下文信息的。在另一实施例中，上下文信息包括与图像数据相关联的元数据。在另一实施例中，上下文包括图像数据的形态和视点。

在另一实施例中，分割一个或多个元素使用域特定特定类别的分割过程。在另一实施例中，分割一个或多个元素使用特定于该元素的分割过程。在又一实施例中，分割一个或多个元素使一般分割的元素与和域特定类别相关联的粗略模型对齐(align)。

在另一实施例中，域无关的模型是基于轮廓的形状模型。在另一实施例中，域无关的模型是基于纹理的内部模型。

在另一实施例中，表征检测到的统计异常包括注意缺失的或表示不足的元素。在另一实施例中，表征检测到的统计异常包括额外标注的或过度表示的元素。

实施例包括计算机可用程序产品。计算机可用程序产品包括一个或多个计算机可读存储设备，以及存储在一个或多个存储设备中的至少一个上的程序指令。

实施例包括计算机系统。该计算机系统包括一个或多个处理器、一个或多个计算机可读存储器和一个或多个计算机可读存储设备，以及存储在该一个或多个存储设备中的至少一个上的用于由该一个或多个处理器中的至少一个经由该一个或多个存储器中的至少一个执行的程序指令。

附图说明

在所附权利要求中阐述了被认为是本发明的特征的某些新颖特征。然而，当结合附图阅读时，通过参考说明性实施例的以下详细说明，将最好地理解本发明本身以及使用的优选模式、其进一步的目的和优点，在附图中：

图1描绘了可以实现说明性实施例的数据处理系统的网络的框图；

图2描绘了可以实现说明性实施例的数据处理系统的框图；