[发明专利]针对CT图像的电子病历智能生成方法及系统

说明书

本发明公开了一种针对CT图像的电子病历智能生成方法，包括以下步骤：1)将所有的报告语句分类为描述性语句和诊断性语句；2)构建肺部CT图像分割模型；3)构建每个部位P_i所需的描述性语句、诊断性语句的集合Q_i；4)构建分类模型V；5)构建检测模型W；6)针对待检测的肺部CT图像，通过分类模型V生成诊断性语句，通过分类模型W生成描述性语句；7)汇总步骤6)得到的所有诊断性语句、描述性语句，生成肺部CT图像的电子病历。本发明可以针对肺部CT图像自动生成电子病历，能够减轻医师工作量，降低报告缺失信息的风险，可提供规范、准确、信息全面的电子病历，能提高工作效率，具有很好的应用前景。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种针对CT图像的电子病历智能生成方法及系统。

背景技术

在病人进行CT胸部平扫之后，通常由医院放射科医生出具影像报告，由于CT胸部平扫是一项较为常见的影像检查，因此诊断医师的撰写数量巨大。在现有的系统中，放射科诊断医师通常针对肺部的不同位置，挑选病历模板，进行撰写。在录入时存在由于观察不到位而导致的信息缺失，报告撰写不规范的问题。

因此结合医学图像处理的智能化的报告自动生成方法，能够减轻医师工作量，降低报告缺失信息的风险，但现在缺少可靠的方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种针对CT图像的电子病历智能生成方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种针对CT图像的电子病历智能生成方法，包括以下步骤：

1)利用肺部CT报告诊断模板，将其中所有的报告语句分类为描述性语句和诊断性语句；

2)构建肺部CT图像分割模型，用于将肺部CT图像分割形成K个不同的部位P_i，且赋予每个部位P_i一个位置标签，i＝1,2,...,K；

3)构建每个部位P_i所需的描述性语句、诊断性语句的集合Q_i，集合Q_i包括描述性语句单元A_i和诊断性语句单元B_i；

4)构建用于根据肺部CT图像的不同的部位P_i输出诊断性语句的分类模型V；

5)构建用于根据肺部CT图像的不同的部位P_i输出描述性语句的检测模型W；

6)针对待检测的肺部CT图像，通过分类模型V生成诊断性语句，通过分类模型W生成描述性语句；

7)汇总步骤6)得到的所有诊断性语句、描述性语句，生成肺部CT图像的电子病历。

优选的是，所述步骤4)中，通过预先获取的肺部CT图像数据库训练获得所述分类模型V，该肺部CT图像数据库包括若干病人的肺部CT图像、该肺部CT图像被分割形成的K个不同的部位P_i以及针对不同的部位P_i的诊断结果，该诊断结果包括采用与描述性语句单元A_i中相同模板的诊断性语句。

优选的是，所述分类模型V包括用于匹配针对K个部位P_i进行对应处理的K组分类单元C_i，每组分类单元C_i均包括一个第一分类器CⅠ_i和一个第二分类器CⅡ_i；

所述第一分类器CⅠ_i用于对部位P_i进行初分类，所述第二分类器CⅡ_i用于对第一分类器CⅠ_i的初分类结果进行二次分类，以检验初分类结果是否准确；具体方法为：