基于人工智能的病理学报告自动生成方法与流程

本发明涉及人工智能，具体为基于人工智能的病理学报告自动生成方法。

背景技术：

1、在现代医疗诊断中，病理学报告扮演着至关重要的角色，为医生提供了关键的诊断和治疗指导。然而，传统的手动编写病理学报告过程存在一些限制，如耗时、主观性和人为误差。随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，自动病理学报告生成成为了一个备受关注的研究领域。

2、传统的自然语言处理技术和图像分析方法已在病理学领域得到应用，但仍然存在一些挑战，如难以处理复杂的图像特征和结构信息，以及在文本生成中保持流畅性和准确性。此外，医学领域的专业性和复杂性要求自动生成的报告在语法、临床知识和表达方式上达到高水平。

3、为了解决这些问题，结合深度学习技术的自动病理学报告生成方法应运而生。得益于此，尽管自动病理学报告生成方法取得了显著进展，但仍需要解决一些问题，如保证报告的语法正确性和流畅性，确保生成的报告与历史病例一致，以及引入医生审核机制来提高报告的质量和可信度。本发明旨在克服这些问题，为医疗行业提供一种高效、精确且可靠的病理学报告生成方法，以提升医疗诊断和治疗的效率和质量。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于人工智能的病理学报告自动生成方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的病理学报告自动生成系统，该系统的运行方法包括以下步骤：

3、步骤一：数据收集与特征工程提取；

4、步骤二：模型训练和优化；

5、步骤三：通过模型生成病理学报告；

6、步骤四：病理学报告优化和审核。

7、根据上述技术方案，所述数据收集与特征工程提取的步骤，包括：

8、从医疗数据库中收集多样的病理学数据；

9、对图像和文本数据进行预处理；

10、进行特征工程提取。

11、根据上述技术方案，所述进行特征工程提取的步骤，包括：

12、在图像和文字的基础上，进行特征工程，需要提取图像特征和文字特征，以便更好地为模型提供输入，首先，通过卷积神经网络进行图像特征提取，对于病理切片图像，卷积神经网络可以识别不同的组织结构、细胞类型以及病变区域，卷积神经网络的底层卷积层可以捕获图像的边缘和纹理特征，而更深的层次则可以捕获更高级的特征，如特定细胞类型的形状，对于文字数据，特征工程将文字转化为可供模型理解的向量表示，使用自然语言处理技术，最后将图像特征和文字特征进行关联，以建立图像和临床信息之间的联系，这有助于模型理解图像中的病变与临床背景之间的关系，从而更准确地生成报告，通过以上方法，可以实现数据预处理的高效性和准确性，从而提高病理学报告自动生成方法的性能。

13、根据上述技术方案，所述模型训练和优化的步骤，包括：

14、使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练；

15、选择优化算法以及使用大规模的数据集进行端到端训练。

16、根据上述技术方案，所述使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练的步骤，包括：

17、使用步骤一中预处理和特征提取的数据作为输入，将图像数据送入卷积神经网络中进行卷积和池化操作，卷积神经网络自动学习图像中的纹理、形状和边缘特征，以及更高级的语义特征，文本数据被送入递归神经网络，以便从中获取语义信息，随后进行特征融合，将来自卷积神经网络和递归神经网络的特征有效地合并，以综合考虑图像和文本信息，该融合采用加权求和的方式进行，对两个分支的特征进行加权求和，权重可以根据任务需求进行设定，最后定义适当的损失函数，结合文本生成和图像相似性的任务来综合优化模型。

18、根据上述技术方案，所述通过模型生成病理学报告的步骤，包括：

19、将特定病例的图像和临床信息输入到训练完成的模型中；

20、利用图像特征和临床信息生成病理学报告。

21、根据上述技术方案，所述利用图像特征和临床信息生成病理学报告的步骤，包括：

22、将病例的图像数据和临床信息输入到经过训练的模型中，图像数据经过预处理和特征提取，临床信息也被编码成合适的格式，以作为模型的输入，模型会分析输入图像中的病理学特征，通过卷积神经网络进行图像处理，识别组织结构、细胞形态、染色信息关键特征，根据图像分析的结果和输入的临床信息，模型使用递归神经网络来生成相应的病理学报告，并且会考虑病例的不同特征，以确保报告的准确性和全面性，同时，该模型可以根据图像中的不同病变类型、组织结构和细胞形态生成详细的报告段落。

23、根据上述技术方案，所述病理学报告优化和审核的步骤，包括：

24、使用自然语言处理技术进行报告优化；

25、引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度。

26、根据上述技术方案，所述引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度的步骤，包括：

27、在报告生成后，系统将生成的报告与之前的病例报告进行对比，通过文本相似度计算，比较新生成的报告与历史报告之间的一致性，这有助于发现潜在的不一致或问题，并提供反馈给医生和系统，如果发现不一致或有问题的地方，系统会将报告交由专业的医生进行审核和修改，医生根据其临床经验和专业知识，对报告进行进一步的审查，确保报告的准确性和合理性，医生审核和修改过的报告可以用作反馈，用于进一步优化模型，系统可以将医生的修改作为训练数据的一部分，从而帮助模型逐步提升生成报告的质量和一致性，本步骤引入自然语言处理技术和文本对比，有助于确保报告在语法、内容一致性方面的质量，专业医生的审核进一步确保了报告的准确性和合理性，这种优化和审核的流程能够提高自动生成报告的可信度和实用性，为医疗诊断和决策提供更可靠的支持。

28、根据上述技术方案，所述该系统包括：

29、数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；

30、模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型，使其能够从图像和文本中学习病例特征，并生成相应的病理学报告；

31、报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性。

32、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过深度学习技术，结合图像和文本信息，该方法实现了从多层神经网络模型的训练到报告的生成，使其能够准确分析病例图像，并根据临床信息生成详尽的病理学报告，进一步，该方法引入自然语言处理技术对报告进行语法优化，与历史报告对比以保持一致性，并允许医生审核和修改，以确保报告的准确性和专业性，综合而言，本专利为医疗诊断提供了高效、可靠的自动化工具，以提高报告质量和临床实践效率。

技术特征：

1.基于人工智能的病理学报告自动生成方法，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述数据收集与特征工程提取的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述进行特征工程提取的步骤，包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述模型训练和优化的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练的步骤，包括：

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述通过模型生成病理学报告的步骤，包括：

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述利用图像特征和临床信息生成病理学报告的步骤，包括：

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述病理学报告优化和审核的步骤，包括：

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度的步骤，包括：

10.基于人工智能的病理学报告自动生成系统，其特征在于：所述该系统包括：

技术总结
本发明公开了基于人工智能的病理学报告自动生成方法，该方法包括以下步骤：步骤一：数据收集与特征工程提取；步骤二：模型训练和优化；步骤三：通过模型生成病理学报告；步骤四：病理学报告优化和审核，所述数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；所述模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型生成相应的病理学报告；所述报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性；所述特征提取模块，用于提取病理学数据中的图像以及文字特征；本发明，具有病理学报告生成精确且可靠的特点。

技术研发人员：陈建荣
受保护的技术使用者：诸暨市人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15