关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法与流程

本发明涉及医学影像自动分析系统，具体为一种关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法。

背景技术：

1、医学影像分析是指利用各种医学成像技术（如x射线、ct扫描、mri和内窥镜等）对患者的身体内部进行成像，然后通过计算机算法和软件工具来解释和分析这些图像，以帮助医生诊断疾病并制定治疗计划。

2、内镜影像：内镜影像是通过内窥镜等医疗仪器拍摄的身体内部的图像。它通常用于检查和诊断消化道、呼吸道和其他内脏器官的疾病。

3、医学影像分析：医学影像分析是一个广泛的研究领域，它涉及利用各种成像技术（如ct扫描、mri、内窥镜等）来获取患者体内的图像。医学影像分析通常需要专业知识，用于检测传染病、诊断疾病并制定治疗计划。

4、自然语言处理（nlp）：nlp是一个人工智能领域的研究，重点在于使计算机能够理解和处理人类语言。

5、语义识别：语义识别是nlp的子领域，它旨在理解文本的语义意义，而不仅仅是字面意义。这包括词义消歧、上下文分析和语义角标注等任务。

6、内镜影像是一种医学影像技术，它利用内窥镜或内镜器械来观察人体内部的器官、组织和结构。内镜是一种具有摄像功能的细长设备，可以自然通过孔道或小插座引导到体内，用于诊断、治疗和监测疾病。

7、医学诊断报告：医学诊断报告是医生根据医学影像分析的结果所编写的文档，它包含了患者的诊断信息、疾病描述和治疗建议。传统上，需要医生手动编写这些报告。

8、现有技术的缺点是：

9、医学影像中展示的各个器官、病灶之间高度隔离，而医学影像报告自动生成后，可能会因模型错误或特定情况下的不足而导致误诊。

10、缺乏文本的自然性：自动的报告可能在语言生成和自然行方面不如编写的报告，这样可能导致生成的报告沟通和传达患者信息方面存在问题。

技术实现思路

1、本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种准确可靠、防止误诊、文本流畅自然的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法。

2、本发明是通过如下技术方案实现的：

3、本发明的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，其特征在于：包括以下步骤：

4、（1）首先获取拍摄的医学影像，这些影像以数字图像与通信医学格式存在，通过医疗设备获取，再将这些医学影像进行一部分人工标注，以便于之后进行训练学习；

5、（2）将医学图像数据集拆分为训练集、验证训练集和测试集；训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数，测试集用于最终的性能评估；

6、（3）图像修复阶段；

7、（4）选择适当的深度学习模型，采用卷积神经网络（cnn）；对于医学图像识别，能够使用已经经过训练预的模型，然后进行适应特定任务；

8、（5）系统利用语义识别技术，对医学影像中的结构、器官和异常进行分析和识别，对关键结构的识别（例如对肺部、肺部组织、病变等）；

9、（6）系统从医学影像中提取各种特征，如形状、纹理、密度等，以供后续的分析和诊断；同时系统采集患者的历史诊断报告信息，包括之前的检查诊断结果，病史和治疗记录，将医学影像分析的结果与历史诊断报告信息进行语义关联，接入与之前诊断相关的发现；

10、（7）系统利用医学影像分析的结果、语义关联的历史信息以及专业知识库，自动生成内镜影像的诊断报告；报告包括对发现的病变、异常和结构的描述，诊断、治疗建议；

11、（8）生成的报告需要医生或专业人员进行最后的审查和优化，以确保准确性和临床可用性，最后的诊断报告用打印格式输出，文档共享给医生和病人。

12、本发明的有益效果是，

13、1、自动化医学诊断报告生成：传统上，医生需要亲自分析医学影像并撰写诊断报告，这是一个繁重的任务。本发明可以自动生成诊断报告，减轻医生的工作负担。

14、2、提高诊断的准确性：内镜影像分析需要专业的医学知识，而每个医生所注意的方向不同，可能会出现遗漏。本发明可以辅助医生做出更加准确的诊断。

15、3、诊断的效率会增加：传统的诊断过程可能需要很长时间。而本发明可以帮助医生做出更快的诊断，使患者能够更早获得治疗或建议。

16、4、本发明针对特定的内镜影像，以诊断疾病如支气管炎，肺癌等，同时读取历史的诊断报告做出更加准确快速的诊断，不会因为各个器官之间的高度隔离，模型错误等，导致出现误诊。

17、5、由于针对特定的医学影像，本发明该系统能自动分析内镜影像并快速生成诊断报告，从而缩短了病人等待诊断结果的时间，尤其是在紧急情况下。

18、6、本发明对于生成报告的语言连贯性与自然性会更加符合医生现实中的诊断推理。

技术特征：

1.一种关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，其特征在于： 包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，其特征在于：步骤（7）后面还包括步骤（8）：

3.根据权利要求1所述的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，其特征在于：步骤（3）在图像修复阶段，包括执行以下任务：

4.根据权利要求1所述的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，其特征在于：针对“处理医学影像，提取影像特征，分析历史诊断报告，最后生成诊断报告，并提出建议”的系统：基于卷积神经网络-循环神经网络（cnn-rnn）的神经网络模型；

技术总结
本发明的关于内镜影像分析并自动生成诊断报告的方法，包括以下步骤：（1）获取拍摄的医学影像；（2）将医学图像数据集拆分为训练集、验证训练集和测试集；（3）图像修复阶段；（4）选择深度学习模型，进行适应特定任务；（5）系统利用语义识别技术，对医学影像中的结构、器官和异常进行分析和识别；（6）从医学影像中提取各种特征，采集患者的历史诊断报告信息，进行语义关联；（7）利用医学影像分析的结果、语义关联的历史信息以及专业知识库，自动生成内镜影像的诊断报告；（8）报告经医生审查和优化，打印输出给病人。本发明能防止出现误诊，缩短了病人等待诊断结果的时间，报告的语言连贯性与自然性好。

技术研发人员：王超,林深,李振浩,余林涛,耿昊坤
受保护的技术使用者：山东派瑞医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8