本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种影像数据分析方法及相关设备。
背景技术：
随着科技的不断发展，在各行业内对影像数据的处理技术也取得了较大的进步。影像处理又称为图像处理，是用计算机对图像进行处理，以达到所需结果的技术，一般指数字图像处理，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。与此同时，通常需要再对影像处理后得到的结果影像数据进行分析，而对结果影像数据的分析需要专业的人员，并且需要大量的时间。
例如在医疗过程中，医生需要对通过医疗影像设备获得的医疗影像结果进行分析，目前对于医疗影像结果是纯人工进行的，完成一份影像报告分析的时间较长。而当下中国医疗资源分配不均衡，高水平专业医生往往只分布在少数经济发达城市的大型医院中，这导致一些病患不能在第一时间得到最准确和专业的治疗。以医院放射科诊断流程举例，随着各类医疗影像设备的普及，基层医院影像科经常面临具备影像设备但缺乏高水平专业影像诊断医生的境地，则还是无法提供精准的诊断和后续治疗，专业医疗影像人才的培养速度也远低于需求的增加，工作量和人员配备不成正比也在无形中降低了诊疗效率。总体来说，目前对影像数据的分析方法需要大量的人工参与，容易产生误差并且耗时长，工作效率不高。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种影像数据分析方法及相关设备，可以实现对影像数据的智能分析，减少人工参与带来的分析误差和人力消耗，提升工作效率。
本申请实施例第一方面提供一种影像数据分析方法，包括：
在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据；
若存在，在后台获取所述目标影像数据；
使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果。
在一种可选的实施方式中，所述在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据包括：
在后台检测是否存在携带分析标识的目标影像数据，
或者，根据设定规则在后台检测是否存在所述目标影像数据。
在一种可选的实施方式中，所述根据设定规则在后台检测是否存在所述目标影像数据包括以下任意一种或几种：
在后台检测是否存在在目标时间段内扫描完成的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像类型的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标扫描部位的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像大小的目标影像数据。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
接收对所述目标影像数据的主动查询指令；
获取所述目标影像数据，检测是否存在所述目标影像数据对应的分析结果；
若不存在，执行所述使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果的步骤，若存在，检测所述分析结果是否与当前影像数据处理算法版本匹配；
若匹配，获取所述目标影像数据对应的分析结果，若不匹配，执行所述使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果的步骤。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在处于空闲状态的情况下，检测是否存在符合所述空闲状态的分析条件的目标影像数据；
若存在，获取所述目标影像数据，执行所述使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果的步骤。
在一种可选的实施方式中，所述空闲状态包括以下任意一种或几种：处于预设时间段的状态，检测到无影像数据分析任务执行的状态，检测到系统操作频率低于频率阈值的状态，检测到未接收到用户指令的时长达到预设时长后进入的状态。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：在所述使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果的过程中，若检测到阅片操作指令，执行所述阅片操作指令对应的图像处理任务，在后台执行所述使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据得到分析结果的步骤。
在一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
在得到所述分析结果之后，输出用于提示所述分析已完成的推送信息。
本申请实施例第二方面提供一种影像数据分析装置，包括用于执行如本申请实施例第一方面所述的方法的模块。
本申请实施例第三方面提供另一种影像数据分析装置，包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
本申请实施例第五方面提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
本申请实施例中，可以在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据，若存在，在后台获取所述目标影像数据，再使用影像数据处理算法分析所述目标影像数据可以得到分析结果，可以通过影像数据处理算法对影像数据进行分析，减少以往方法中大量的人工参与，进而减少人工参与带来的误差和时间消耗；并且上述过程可以在后台进行，同时可以执行其他任务，减少了等待时间，提升工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请实施例公开的一种影像数据分析方法的流程示意图；
图2是本申请实施例公开的另一种影像数据分析方法的流程示意图；
图3是本申请实施例公开的一种ai辅助诊断计算服务器与影像归档和通信系统交互的结构示意图；
图4是本申请实施例公开的一种影像数据分析装置的结构示意图；
图5是本申请实施例公开的另一种影像数据分析装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的影像数据分析装置可以为可以连入互联网的终端设备，例如计算机或者服务器，可以允许其他终端设备进行访问。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种影像数据分析方法的流程示意图，如图1所示，该影像数据分析方法包括如下步骤；
101、在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据。
在进行影像数据分析之前，需要明确分析条件，即需要对哪些影像数据进行分析。
影像数据分析装置中可以存储有上述分析条件，影像数据分析装置可以在后台检测，检测是否存在符合上述分析条件的影像数据。为方便表述，上述符合分析条件的影像数据即称为上述目标影像数据。
影像归档和通信系统(picturearchivingandcommunicationsystems，pacs)是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁，ct，超声，各种x光机，各种红外仪、显微仪等设备产生的图像)通过各种接口(模拟、dicom、网络)以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。本申请实施例中，可以连接pacs查询或者获取上述影像数据。
本申请实施例中涉及到在后台运行的程序，一般指操作系统不显示运行的进程。这里的后台相对桌面而言的，桌面如果是前台，执行时我们就能感知，而后台是使用者看不到的。例如后台打印：当office程序执行打印时，将打印任务一起读到后台，打印开始后用户可以继续在电脑上执行别的操作。可以理解为把程序最小化或隐藏就是后台功能。
本申请实施例对影像数据的获取可以采用基于特定规则并主动监控的方式，在医学影像数据分析方面，可以自动查询需要进行ai算法辅助诊断的影像数据，在后台查询并主动下载，下载完成后可以在后台执行ai辅助诊断任务，这样使得医生在需要ai算法辅助诊断时，绝大多数时候算法已经执行完毕，医生只需要即时查看结果即可，可以大大提升整个系统的运行效率与医生的工作效率。
可选的，上述步骤101具体可以包括：
在后台检测是否存在携带分析标识的目标影像数据，
或者，根据设定规则在后台检测是否存在所述目标影像数据。
上述分析标识可以理解为对影响数据的一种标注，用户可以选定需要进行分析的影像数据，被选定的目标影像数据可以具有上述分析标识，影像数据分析装置可以检测到上述分析标识，从而查找到用户指定的需要进行分析的目标影像数据。具体的，影像数据分析装置中可以存储有影像数据总表，可以在其中记录了所有影像数据的基本资料，当用户选择目标影像数据时，可以对其进行标注，即此时分析标识可以体现为在影像数据总表中的符号标注或者文字标注；或者，用户可以在选定需要进行分析的目标影像数据的同时选择其分析时间，此时选定的目标影像数据携带的分析标识还包括上述分析时间，影像数据分析装置则可以在预约的分析时间执行对该目标影像数据的分析处理，例如选择影像数据b在两小时后的16时进行影像数据分析，则影像数据分析装置可以存储针对该影像数据b的分析标识，在执行步骤101时，通过检测该分析标识可以确定对该影像数据b的处理时间为今日16时。即用户可以主动选择目标影像数据进行分析，还可以提前预约对目标影像数据的分析处理，提升了用户体验。
其中，上述根据设定规则在后台检测是否存在所述目标影像数据可包括：
在后台检测是否存在在目标时间段内扫描完成的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像类型的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标扫描部位的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像大小的目标影像数据。
具体地，上述设定规则可以是进行扫描的时间限制条件。影像数据分析装置可以存储有一个或多个目标时间段，例如设置的目标时间段为6小时前至3小时前，举例来说，当前时间为14点时，影像数据分析装置在后台检测的是是否存在在8点至11点内扫描完成的目标影像数据。即医院内各种影像设备在最近一天，三天，一周，两周，一月等不同时间段内扫描完成的数据，可以通过规则来管理，以及进行主动查询和自动获取。
上述设定规则可以是对图像类型的限制条件。影像数据处理装置可以存储有一个或多个目标图像类型，可以在后台检测是否存在上述目标图像类型的目标影像数据。其中提到的图像类型可以理解为通过不同的设备得到的图像模态，在医学影像领域，上述图像类型可以包括：x光影像、ct影像、mri影像、pet/ct影像、mammo乳腺、x光影像等。举例来说，影像数据处理装置内设置的目标图像类型为x光影像和ct影像，可以在后台检测是否存在x光影像和ct影像类型的目标影像数据。
上述设定规则还可以是对图像中扫描部位的限制条件。影像数据处理装置可以存储有一个或多个目标扫描部位，可以在后台检测是否存在上述目标扫描部位的目标影像数据。其中在医学影像领域，提到的扫描部位可以包括：胸部拍摄、头部拍摄、腹部拍摄、脊椎拍摄扫描等特定扫描部位。举例来说，影像数据处理装置内设置的目标扫描部位为胸部拍摄和头部拍摄，可以在后台检测是否存在胸部拍摄和头部拍摄类型的目标影像数据。
上述设定规则还可以是对图像大小的限制条件。影像数据处理装置可以存储有目标图像大小，可以在后台检测是否存在上述目标图像大小的目标影像数据。其中提到的图像大小可以包括图像数据大小或者图像分辨率等描述图像大小的参数。
可选的，上述设定规则还可以是对图像扫描参数的限制，例如，不同扫描参数涉及不同扫描层厚、扫描倾斜角度、放射计量和图像重建协议等方面的参数，上述目标扫描参数可以预先设置在上述影像数据处理装置中，即可在后台检测是否存在符合上述目标扫描参数的目标影像数据。
可选的，在对目标影像数据的检测过程中，用户可以设置上述设定规则，可以涉及上述图像类型、图像大小、图像扫描参数，扫描部位等一种或几种规则。进一步可选的，在对存储的所有影像数据的管理中，也可以根据上述涉及到的参数进行管理，以及进行用户的主动查询和获取。
若存在符合上述分析条件的目标影像数据，可以执行步骤102。
102、在后台获取上述目标影像数据。
其中，步骤102可以周期性的进行，在后台可以每隔一段时间进行不同频率的查询，比如间隔一分钟、五分钟或者半小时的时间间隔，在发现有新的数据更新时可以进行自动下载，进而可以在后台执行分析过程。在医疗领域，医院的影像数据分析装置可以连接pacs进行通信，查询或者获取上述影像数据，也可以在后台执行。
在获得上述目标影像数据之后，可以执行步骤103。
103、使用影像数据处理算法分析上述目标影像数据得到分析结果。
本申请实施例中提到的影像数据处理算法也可以理解为图像处理算法，上述影像数据处理算法优选为人工智能算法。其中，人工智能(artificialintelligence，ai)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
计算机辅助诊断(computeraideddiagnosis，cad)或计算机辅助检测(computeraideddetection，cad)是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。现在常说的cad技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助技术。与上述计算机辅助检测相区别，后者重点是检测，计算机只需要对异常征象进行标注，在此基础上进行常见的影像处理，并无需进行进一步诊断。即，计算机辅助诊断是计算机辅助检测的延伸和最终目的，相应地，计算机辅助检测是计算机辅助诊断的基础和必经阶段。cad技术又被称为医生的“第三只眼”，cad系统的广泛应用有助于提高医生诊断的敏感性和特异性。
目前已有将人工智能算法运用于影像数据处理的方案，尤其是医学影像数据的分析，许多医院开始使用ai医学影像辅助分析技术，来帮助完成所需的诊断任务。
本申请实施例对影像数据的获取可以采用基于上述标准101提到的分析条件并主动监控的方式，在医学影像数据分析方面，可以自动查询需要进行辅助诊断的影像数据，在后台查询并主动下载，下载完成后可以在后台执行ai辅助诊断任务，这样使得医生在需要辅助诊断时，绝大多数时候影像数据处理算法已经执行完毕，医生只需要即时查看结果即可，可以大大提升整个系统的运行效率与医生的工作效率。
本申请实施例中，可以在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据，若存在，在后台获取上述目标影像数据，再使用影像数据处理算法(优选是人工智能算法)分析目标影像数据可以得到分析结果，可以通过影像数据处理算法对影像数据进行分析，减少以往方法中大量的人工参与，进而减少人工参与带来的误差和时间消耗；并且上述过程可以在后台进行，同时可以执行其他任务，减少了等待时间，提升工作效率。
请参阅图2，图2是本申请实施例公开的另一种影像数据分析方法的流程示意图，图2是在图1的基础上进一步优化得到的，本申请实施例中的影像数据可以为医学影像数据，相应的影像数据分析装置可以称为医学影像数据分析装置(或ai辅助诊断计算服务器)，其中，影像数据分析装置所使用的影像数据处理算法优选为人工智能算法。如图2所示，该影像数据分析方法包括如下步骤：
201、在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据。
202、在后台获取上述目标影像数据。
在获取上述目标影像数据后，可以执行步骤205。
203、接收对上述目标影像数据的主动查询指令。
影像数据分析装置除了在后台对目标影像数据进行分析，也可以执行用户主动发起的查询分析指令。患者或者放射科医生主动要求进行辅助诊断的影像数据，也可以通过上述分析条件类似的规则来管理、查询和获取。影像数据分析装置可以接收来自用户的对目标影像数据的主动查询指令，可以执行步骤204。可选的，可以在信息系统中进行特殊标识标记，或者在辅助诊断系统中进行登记注册，进而可以在空闲状态或者下一步的进程中获得目标影像数据的分析结果。
如图3所示，ai辅助诊断计算服务器可以部署在医院内部(或医院内部私有云部署方案)，让医生可以在医院内部使用ai服务，ai辅助诊断计算服务器可以访问同样在医院内部的影像归档和通信系统pacs，避免将病人影像数据对外传输所可能引发的数据安全和隐私问题。同时可以设置不同的后台查询和执行策略，以整体优化医院pacs系统，比如用户可以通过ai辅助诊断计算服务器发送查询指令和获取指令，对pacs中的医学影像进行查询或者获取，以及可以进行分析操作。
204、获取上述目标影像数据，检测是否存在上述目标影像数据对应的分析结果。
在确定了目标影像数据的情况下，可以获取上述目标影像数据，并且检测该目标影像数据是否已进行过影像数据分析，即是否存在上述目标影像数据对应的分析结果。若不存在，可以执行步骤205，若存在，可以检测上述分析结果是否与当前人工智能算法版本匹配，若匹配，可以执行步骤206，若不匹配，可以执行步骤205。影像数据分析装置可以及时检测涉及的人工智能算法的版本更新情况，则还存在一种可能的场景：即之前已经存在ai分析的结果，但ai算法模型版本或功能有升级或者增删，这时也可以再次执行执行分析步骤，以得到通过最新算法获得的分析结果，提升分析的准确度。
本申请实施例中的影像数据分析装置可以为ai辅助诊断计算服务器，可以通过将其部署在医院内部的方式(或医院内部私有云部署方案)，让医生可以在医院内部使用ai服务，避免将病人影像数据对外传输可能引发的数据安全和隐私问题。
205、使用人工智能算法分析上述目标影像数据得到分析结果。
举例来说，可以在后台每隔一段时间进行步骤201的查询操作，查询频率可以进行不同的设置，比如间隔一分钟、五分钟或者半小时等时间间隔，在发现有新的数据更新时自动下载，并后台执行相应的ai辅助诊断操作。
可选的，影像数据分析装置可以接收来自其他终端设备的影像数据，并进行影像数据分析。比如可以接收别的基层医院的设备发送过来的需要进行ai分析的目标影像数据，再自动对目标影像数据进行分析处理，并将分析结果进行反馈，从而可以达到远程分析的效果，操作方便，提高了用户体验。
206、获取上述目标影像数据对应的分析结果。
在检测到存在目标影像数据对应的分析结果的情况下，获取该分析结果。
207、判断是否处于空闲状态。
其中，上述空闲状态可以包括以下任意一种或几种：处于预设时间段的状态，检测到无影像数据分析任务执行的状态，检测到系统操作频率低于频率阈值的状态，检测到未接收到用户指令的时长达到预设时长后进入的状态。
具体地，上述空闲状态可以通过设置的时间划分，影像数据分析装置可以存储有预设时间段，可以理解为在处于上述预设时间段的情况下，影像数据分析装置进入上述空闲状态。影像数据分析装置可以设置至少两个状态，比如工作状态和空闲状态，上述工作状态和空闲状态可以是由时间区分的，比如设置每天8点至18点为工作状态，其他时间为空闲状态，或者以医院工作为例，影像数据分析装置可以设置上述预设时间段为每天20点-23点，在医院工作人员下班后的20点-23点影像数据分析装置处于上述空闲状态，进而可以自主对pacs中的医学影像进行查询、获取或者分析处理。
当影像数据分析装置检测到无影像数据处理任务执行时，或者检测到系统操作频率低于频率阈值时，也可以进入上述空闲状态。
具体地，上述影像数据处理任务包括对影像数据的检测、获取和分析任务等，当影像数据分析装置未执行任何影像数据处理任务的情况下，说明本影像数据分析装置闲置，即进入上述空闲状态。可选的，影像数据分析装置可以存储有上述频率阈值，用于判断是否处于空闲状态，当影像数据分析装置检测到其系统操作频率低于上述频率阈值时，可以判断处于上述空闲状态。可以理解为，当影像数据分析装置无频繁人为操作或者工作量较小的情况，可以界定是为空闲状态，进而执行空闲状态的工作步骤。
可选的，影像数据分析装置可以检测获取未接收到用户指令的时长，上述用户指令指的是用户对上述影像数据分析装置进行操作触发的指令，影像数据分析装置可以接收用户指令并执行对应的操作。影像数据分析装置中存储有预设时长阈值，当上述未接收到用户指令的时长达到上述预设时长阈值后，则可以进入的上述空闲状态。例如，从最后一次接收到用户指令结束之后开始计时，比如以10分钟15分钟或者30分钟作为上述预设时长阈值，超过上述预设时长阈值还未接收到上述用户指令，那么影像数据分析装置可以进入上述空闲状态(例如某一天影像数据的扫描量很少)，在这个简短的空闲状态下，也可以执行数据下载过程，若上述下载过程中发生新的人为操作(触发上述用户指令)，即此空闲状态被打断，影像数据分析装置可以进入正常工作状态，那么上述下载中断，可以等待下一次的空闲状态再断点续存的方式继续下载。通过上述方法，影像数据分析装置可以灵活地切换正常工作状态和上述空闲状态，遵循不同的设定规则执行数据处理分析任务，提高了工作效率，提升了用户体验。
影像数据分析装置可以在预设时间段执行步骤207，在上述工作状态时，影像数据分析装置可以不断在后台执行上述影像数据的获取和分析，即步骤201，而在影像数据分析装置处于空闲状态的情况下，可以执行步骤208。
208、检测是否存在符合上述空闲状态的分析条件的目标影像数据。
其中，空闲状态的分析条件，可以参考图1所示实施例的步骤101中对分析条件的描述，即工作状态的分析条件，此处不再赘述；需要注意的是，在本申请实施例中，上述空闲状态的分析条件与上述工作状态的分析条件可以不同，从而可以针对不同状态做出不一样的影像数据分析操作。当影像数据分析装置处于上述空闲状态的情况下，可以检测是否存在符合上述空闲状态的分析条件的目标影像数据，若存在，可以执行步骤204-步骤205，若不存在，不执行步骤204-步骤205，上述步骤208可以周期性进行，例如每5小时检测一次，或者步骤208在预先设置的目标时间执行，比如，影像数据分析装置存储了目标时间20点，在18点之后，进入上述空闲状态，可以在设置的目标时间20点时，进行步骤208。影像数据分析装置可以灵活设置多种状态的工作模式，此处不作限制，即在空闲状态下和日常的工作状态下，可以执行不同的数据检测和获取的规则和方式，或者即使为相同的设定规则，也因为工作负载的不同，而可以通过不同的频率在后台执行目标影像数据的检测。
举例来说，在每天医院工作结束之后，可以对pacs进行一次或间隔时间较长的几次查询，自动获取当天或者前一天的影像数据，下载完成后自动进行相应的ai辅助诊断操作。
209、在检测到阅片操作指令的情况下，执行上述阅片操作指令对应的图像处理任务。
用户可以在影像数据分析装置上查看各类影像数据及其分析结果，此为在前台的操作。影像数据分析装置可以接收来自用户的阅片操作指令，在检测到阅片操作指令的情况下，可以执行上述阅片操作指令对应的图像处理任务，即可以将阅片操作指令针对的目标影像数据和/或分析结果调出显示，在无分析结果的情况下，影像数据分析装置可以开始对目标影像数据进行影像数据分析，而上述分析过程可以在后台执行，同时，常规的阅片操作仍然可以在影像数据分析装置上进行，即可以同时进行阅片所需的高性能可视化计算任务(图像处理任务)。
举例来说，当医生需要紧急对某个病人的影像数据进行ai辅助诊断操作时，同样支持从pacs查询病人的影像数据并下载，以及使用ai算法辅助诊断的处理。但在整个过程中，当影像数据下载完成后，因为ai算法完成辅助诊断需要一定的时间，所以为了减少医生这段时间的等待，可以通过以下策略让医生在数据下载完成时能够立即开始常规的阅片操作，后台ai算法的执行不影响医生的常规操作：
如果ai辅助诊断计算服务器有多块显卡资源可以使用，那么可以将ai算法辅助诊断任务和医生常规阅片的图像处理任务分配到相同或者不同显卡上分别执行。如果分配到不同显卡上执行，则两类任务彼此独立互相不影响，这样医生可以在等待ai算法结果的同时进行常规的阅片诊断操作，等待ai算法执行完毕后再参考ai算法辅助诊断的结果进行最终诊断。
如果ai辅助诊断计算服务器只有一块显卡可以使用，那么将两个任务放在同一块显卡上执行。此时，为了减少显卡资源开销，病人的影像数据对上述两个不同的任务是共用的，这样医生阅片所需的图像处理任务可以跟ai算法辅助诊断任务同时开始执行，医生可以立即开始阅片操作，而ai算法的执行对于医生来说是透明的，ai算法的执行不影响医生的正常工作效率。当ai算法执行完毕后，可以主动将结果推送给医生，辅助医生进行诊断，即以下步骤210。
210、在得到上述分析结果之后，输出用于提示上述分析已完成的推送信息。
影像数据分析装置在得到上述分析结果之后，可以输出推送信息，上述推送信息可以为语音信息或者文字信息，以提示用户分析已完成，可以查看分析结果，可选的，上述推送信息可以与上述分析结果关联，即可以在屏幕上显示一条推送消息，用户通过点击上述推送信息的操作打开分析结果进行查阅。
其中，上述步骤201、步骤202以及步骤205可以分别参考图1所示的实施例中步骤101-步骤103的具体描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，可以在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据，若存在，在后台获取上述目标影像数据，也可以对目标影像数据进行主动查询，再使用人工智能算法分析上述目标影像数据可以得到分析结果，可以通过人工智能算法对影像数据进行分析，减少以往方法中大量的人工参与，进而减少人工参与带来的误差和时间消耗；并且上述过程可以在后台进行，同时可以执行阅片任务，减少了等待时间，提升工作效率。
为了改善上述背景技术中提到的对于医疗影像数据分析的困境，越来越多的医院开始使用人工智能(artificialintelligence，ai)医学影像辅助分析技术，来协助完成所需的诊断任务。但在一般的实际使用当中，ai影像辅助诊断技术对影像数据辅助诊断耗时长，工作效率不高。
本申请实施例通过对影像科医生临床诊断工作流的分析提出了一种在常规工作流中无缝嵌入ai辅助诊断算法的优化策略，减少因为ai算法的引入而增加的医生等待时间，优化了传统方法的缺点，优化了ai辅助诊断系统和医生的工作效率，同时又能帮助提升医生诊断的准确性，提高医生的用户体验。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，影像数据分析装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对影像数据分析装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
请参阅图4，图4是本申请实施例公开的一种影像数据分析装置的结构示意图。如图4所示，该影像数据分析装置400包括：检测模块410、获取模块420以及分析模块430，其中：
上述检测模块410，用于在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据；
上述获取模块420，用于在存在符合上述分析条件的上述目标影像数据的情况下，在后台获取上述目标影像数据；
上述分析模块430，用于使用影像数据处理算法分析上述目标影像数据得到分析结果。
可选的，上述检测模块410具体用于：
在后台检测是否存在携带分析标识的目标影像数据，
或者，根据设定规则在后台检测是否存在上述目标影像数据。
可选的，上述检测模块410根据设定规则在后台检测是否存在上述目标影像数据的具体方式包括以下任意一种或几种：
在后台检测是否存在在目标时间段内扫描完成的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像类型的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标扫描部位的目标影像数据，
或者，在后台检测是否存在目标图像大小的目标影像数据。
可选的，上述影像数据分析装置400还包括：
传输模块440，用于接收对上述目标影像数据的主动查询指令；
查询模块450，用于检测是否存在上述目标影像数据对应的分析结果，以及用于检测上述分析结果是否与当前影像数据处理算法版本匹配；
上述分析模块430还用于，若不存在上述目标影像数据对应的分析结果，或者所述分析结果与当前影像数据处理算法版本不匹配时，使用影像数据处理算法分析上述目标影像数据得到上述分析结果；
上述获取模块420还用于，若存在上述目标影像数据对应的分析结果，并且所述分析结果与当前影像数据处理算法版本匹配时，获取上述目标影像数据对应的分析结果。
可选的，上述检测模块410还用于：
在处于空闲状态的情况下，检测是否存在符合空闲状态的分析条件的目标影像数据。上述空闲状态可以包括以下任意一种或几种：处于预设时间段的状态，检测到无影像数据分析任务执行的状态，检测到系统操作频率低于频率阈值的状态，检测到未接收到用户指令的时长达到预设时长后进入的状态。
可选的，上述装置还包括图像处理模块460，用于在分析模块430使用影像数据处理算法分析上述目标影像数据得到分析结果的过程中，若检测到阅片操作指令，执行上述阅片操作指令对应的图像处理任务。
可选的，上述影像数据分析装置400还包括输出模块470，用于在得到上述分析结果之后，输出用于提示上述分析已完成的推送信息。
实施图4所示的影像数据分析装置400，影像数据分析装置400可以通过检测模块410在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据，若存在，获取模块420在后台获取上述目标影像数据，分析模块430再使用影像数据处理算法分析目标影像数据可以得到分析结果，可以通过影像数据处理算法对影像数据进行分析，减少以往方法中大量的人工参与，进而减少人工参与带来的误差和时间消耗；并且上述过程可以在后台进行，同时可以执行其他任务，减少了等待时间，提升工作效率。
请参阅图5，图5是本申请实施例公开的另一种影像数据分析装置的结构示意图。如图5所示，该影像数据分析装置500包括处理器501和存储器502，其中，影像数据分析装置500还可以包括总线503，处理器501和存储器502可以通过总线503相互连接，总线503可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。总线503可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中，影像数据分析装置500还可以包括输入输出设备504，输入输出设备504可以包括显示屏，例如液晶显示屏。存储器502用于存储包含指令的一个或多个程序；处理器501用于调用存储在存储器502中的指令执行上述图1和图2实施例中提到的部分或全部方法步骤。
实施图5所示的影像数据分析装置，可以通过在后台检测是否存在符合分析条件的目标影像数据，若存在，影像数据分析装置在后台获取所述目标影像数据，再使用影像数据处理算法分析目标影像数据可以得到分析结果，可以通过影像数据处理算法对影像数据进行分析，减少以往方法中大量的人工参与，进而减少人工参与带来的误差和时间消耗；并且上述过程可以在后台进行，同时可以执行其他任务，减少了等待时间，提升工作效率。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种影像数据分析方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种影像数据分析方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块或者单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是模块单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。