[发明专利]医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及医疗影像标注技术领域，尤其涉及一种医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质；质控标注方法，包括以下步骤：普通标注人员对医疗影像进行影像标注；审核专家对普通标注人员的标注结果进行质控。本发明所公开的医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质，使专家的经验得到了更好的应用，保证了影像标注的质量；同时，实现影像标注的人工智能，降低了医生的工作强度。

技术领域

本发明涉及医疗影像标注技术领域，尤其涉及一种医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

症状监测，又叫症候群监测，是指通过连续、系统地收集和分析特定疾病临床症候群的发生频率的数据，及时发现疾病在时间和空间分布上的异常聚集，以期对疾病暴发进行早期探查、预警和快速反应的监测方法。疾病监测是疾病预防控制中心最基本的职能，传统意义上的监测工作一般是由医院诊断后将病情上报，是以诊断为基础的疾病监测，较难实现对疫情的早期发现和早期预警；而且，现有的监测工作操作较复杂，需要具备一定的医学背景才能使用，以至监测工作并不能实现预计目的。对于医疗影像来说，通常都是人工进行标注，影像标注的质量往往取决于标注人员的工作经验，导致标注结果参差不齐，不能很好的控制标注的质量，影像后续的诊断结果。

因此，为了解决上述问题，急需发明一种新的医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种医疗影像人工智能质控标注方法、装置、设备及存储介质。

本发明提供了下述方案：

一种医疗影像人工智能质控标注方法，包括以下步骤：

S1、设置普通标注人员标注数据层，用于收集和存储普通标注人员在线对医疗影像进行影像标注数据；

S2、设置审核专家质控数据层，用于收集和存储审核专家在线对普通标注人员的标注结果进行质控评价；

S3、设置质控评价人工智能模型，利用质控评价人工智能模型对普通标注人员进行影像标注进行质控，其中包括：

构建质控评价人工智能模型；通过质控评价人工智能模型构建质控评价卷积神经网络；

对普通标注人员的标注数据进行处理，得到普通标注人员标注训练集；

对审核专家的质控数据进行处理，得到审核专家质控标注结果集；

利用普通标注人员标注训练集和审核专家质控标注结果集对质控评价人工智能模型的卷积神经网络进行训练，得到训练后的质控评价人工智能模型；

S4、用质控评价人工智能模型对普通标注人员的标注结果进行质控，具体为：

如质控评价人工智能模型的标注结果与普通标注人员的标注结果一致，则为质控合格；

如质控评价人工智能模型的标注结果与普通标注人员的标注结果不一致，则发送审核专家对普通标注人员的标注结果进行进一步质控；

S5、将普通标注人员的标注结果和审核专家的质控标注结果纳入训练集进行学习。

优选的，在S4步骤中，如质控评价人工智能模型的标注结果与普通标注人员的标注结果不一致，则将人工智能模型的标注结果反馈给普通标注人员，如普通标注人员对人工智能模型的标注结果意见不一致，再发送给审核专家对普通标注人员的标注结果进行进一步质控；

普通标注人员对医疗影像进行影像标注的步骤，具体为：

普通标注人员对医疗影像进行浏览、勾画、测量，完成对病灶的检出、分割和属性信息选取，并对标注结果进行归类和标准化。

审核专家对普通标注人员的标注结果进行质控的步骤，具体为：