「专利解密」腾讯医疗信息处置惩罚方法资助医生实现智能化诊疗历程

时间:2022-10-29 23:36 作者:od体育app官网入口
本文摘要:【嘉德点评】发现的医疗信息处置惩罚方法,可以实现病历信息与图像的特征融合以及分类,分类效果即为病情的诊断情况,因此可以用于辅助医生举行病情的诊断,从而提升了医疗图像分类的准确性,也便于医生开展诊断事情。集微网消息,基于深度学习所举行的各种别识别,一直以来都是各应用场景下解决大量数据分的重要工具。在对图像所举行的分类预测中,凭据所部署的应用场景差别,例如AI+医疗场景或者AI+智能驾驶,详细的实现方式也各不相同。

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【嘉德点评】发现的医疗信息处置惩罚方法,可以实现病历信息与图像的特征融合以及分类,分类效果即为病情的诊断情况,因此可以用于辅助医生举行病情的诊断,从而提升了医疗图像分类的准确性,也便于医生开展诊断事情。集微网消息,基于深度学习所举行的各种别识别,一直以来都是各应用场景下解决大量数据分的重要工具。在对图像所举行的分类预测中,凭据所部署的应用场景差别,例如AI+医疗场景或者AI+智能驾驶,详细的实现方式也各不相同。同时,随着诊疗设备类型的增多,差别诊疗设备所形成医疗影像的种种图像在不停发生,例如,随着病人病情的生长,需要在差别的科室中拍摄大量的医疗图像,面临这样情况,就需要借助于分类预测的执行实现大规模分类和识别。

现有技术中,常见的医学影像如CT、MRI等由于分辨率有限,无法作为诊断金尺度的存在,而且许多详细体征信息如:血压巨细或血细胞变化等无法使用普通仪器看清。因而,数据的局限性也决议了算法在数据上应用能够到达的上限,无法对医疗图像举行高准确度地分类。而现在常用的医学电子病历虽然能够通过患者体征和问答形式收罗到一些信息,如性别,年事,血检指标,体温血压等生物信息,但详细体内差别位置信息如心脏大脑等出血或梗死病变往往只能通过影像判断。因此用病历诊断场景有限且细节体现的也有限,缺少了与医疗图像的联合,不仅影响了却合病历信息对医疗图像举行分类的准确度,也影响了医疗图像分类的辅助分析的准确性。

因此,在这种问题导向的前提下,在2020年3月16日申请了一项名为“医疗信息处置惩罚方法、装置、电子设备及存储介质”的发现专利(申请号:202010183038.2),申请人为科技(深圳)有限公司。凭据该专利现在公然的资料,让我们一起来看看这项医疗信息处置惩罚方法吧。如上图,为这种医疗信息处置惩罚方法的结构情况示意图,在两个终端10-1和10-2上设置有能够执行差别功效的相应客户端,划分与用户举行交互。

客户端通过网络300从服务器200中获取差别的相应目的工具的病历信息,有了病历信息就可以对医疗图像中的病灶位置举行分析,服务器在这个历程中担任数据传输以及提供医疗图像分类效果的角色。此外,如图右上角所展示的内窥镜400,这是一种用于诊疗的工具,用于发现病人的病灶。当医生使用内窥镜的历程中,通过移动摄像头、切换放大倍率等操作重复视察意思的病灶区域,从而获得多视野的病理图片的荟萃,这些图像中也融合了内窥镜下特定视野的信息。通过将这些数据通报到服务器中由医疗图像分类器举行进一步的处置惩罚,就可以辅助医生举行诊疗,制止医生在快移动内窥镜的历程中,忽略微小的病变区域,从而提供比单帧图片更多的信息来辅助医生诊断并发现微小病变区域。

不外需要说明的是,这里的内窥镜只是为了利便说明其事情的流程,医生用于诊疗的手段有多种,这里的内窥镜可以替换为其他的诊疗工具来提供数据,例如我们常见的CT图像以及心电图图像等。如上图,为该专利提供的医疗信息处置惩罚方法的流程示意图,可以应用在带有医疗信息处置惩罚功效的专用终端、服务器以及服务器集群中。首先,医疗信息处置惩罚装置需要获取医疗信息中的病历信息以及诊断使用的医疗图像(同一病灶的差别医疗图像的荟萃)。

其次,医疗信息处置惩罚模块通过文字信息处置惩罚网络对病历信息举行处置惩罚,确定与病历信息相匹配的第一特征向量,利便后续的医疗信息处置惩罚模型使用。接着通过图像信息处置惩罚网络对医疗图像举行处置惩罚,确定与医疗图像相匹配的第二特征向量。

最后,融合第一、第二特征向量,就可以对医疗图像举行分类。详细的历程需要借助于人工智能分类算法,通过医疗信息处置惩罚模型中的第三因子剖析网络对融合特征向量举行降维处置惩罚,并通过图像信息处置惩罚网络中的第三双层全毗连层处置惩罚,再使用分类器层完成医疗图像的分类,以便于辅助医生举行诊疗。以上就是发现的医疗信息处置惩罚方法,基于医疗信息中的病历信息以及医疗图像信息,借助于医疗信息处置惩罚模块,可以实现病历信息与图像的融合,从而输出医疗图像的分类效果,这个分类效果代表了差别病情的诊断效果,可以用于辅助医生举行病情的诊断,从而提升了医疗图像分类的准确性,也便于医生开展诊断事情。

(校对/holly)。


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