[发明专利]一种病人姓名模糊语义查询的方法

说明书

本发明提供一种病人姓名模糊语义查询的方法，包括：(1)为拼音字母设置对应的整型常量权值；(2)根据所述整型常量权值，分别计算病人的姓和名的拼音形式的整型常量权值和；(3)将所述权值和进行向右移位操作，建立所述病人相对应的姓索引和名索引；(4)将待匹配病人的姓名和所述病人的姓索引和名索引进行匹配查询，若匹配，则查询结束；若不匹配，则根据所述步骤(2)和步骤(3)建立所述待匹配病人的姓索引和名索引，查询结束。本发明通过建立权值表和索引模型，不仅查询速度快、匹配性强，而且能有效地屏蔽了发音不准、口音、位置和大小写等因素。

技术领域

本发明涉及一种病人姓名查询的方法，尤其涉及一种对DICOM影像服务器中病人姓名模糊语义查询的方法。

背景技术

对于DICOM影像生成前的病人姓名登录，常见的场景有：(1)病人在纸上写上或者说出自己中文姓名；(2)医院预约登记人员录入原始姓名的中文汉字或者拼音；(3)医院预约登记人员根据录入系统反馈结果，或者自行判断增加内容，比如BB(表示婴儿)。以上场景都存在一定的问题，场景(1)由于病人口音，录入人员理解偏差，可能录入错误；场景(2)由于影像设备的中文汉字支持功能弱，必须用拼音做病人姓名，中文汉字到拼音的转换过程可能会出现差错；场景(3)增加的内容会有差异。而在实际医用环境中，病人很多，要求DICOM影像服务器操作人员在较短时间内，一次查询找到相近的目标病人记录供选择确认。

DICOM3.0规范要求的常用查询检索匹配有：单值匹配、唯一标识符列表匹配、通用匹配、通配符匹配、范围匹配和序列匹配。当病人、检查、序列和图像等信息确定时，查询操作是非常容易的，而且数据库也能够用通用语句轻易实现。但是当上述信息部确定时，通常的匹配方法有两种，一种方法是通用匹配、通配符匹配和范围匹配组合查询，这种方式的缺点是计算运算量大，用户往往需要多次反复，才能得到需要的记录，用户体验差；二是单值匹配下的病人姓名模糊语义，这种方式的实现需要屏蔽大小写、位置、口音和字符编码，甚至语音。比如，DICOM3.0规范提供的例子就是：查询“Swain”需要返回“Swayne”，查询“Smith^Mary”需要返回“Mary^Smith”或“Mary Smith”或“Smith，Mary”。

在查询、检索、设备工作清单、设备完成检查步骤等服务中，明确要求提供病人姓名模糊语义匹配方法。对于病人姓名模糊语义匹配，很多影像服务器系统是通过数据库结构化查询语言SQL的like模糊查询语句实现，即是在一个字符型字段列中检索所包含的对应关键字。但是，Like语句查询效率低，基本无法优化性能，而且查询结果匹配性也不好。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种病人姓名模糊语义查询的方法，不仅查询速度快、匹配性强，而且能有效地屏蔽了发音不准、口音、位置和大小写等因素。

为了解决上述问题，本发明提供了一种病人姓名模糊语义查询的方法，包括：

(1)为拼音字母设置对应的整型常量权值；

(2)根据所述整型常量权值，分别计算病人的姓和名的拼音形式的整型常量权值和；

(3)将所述权值和进行向右移位操作，建立所述病人相对应的姓索引和名索引；

(4)将待匹配病人的姓名和所述病人的姓索引和名索引进行匹配查询，若匹配，则查询结束；若不匹配，则根据所述步骤(2)和步骤(3)建立所述待匹配病人的姓索引和名索引，查询结束。

上述所述的病人姓名模糊语义查询方法，其中，所述拼音字母为声母、单韵母和复韵母。

上述所述的病人姓名模糊语义查询方法，其中，将所述拼音字母中易出错的拼音字母设置为相同的或差额小的整形常量权值。

上述所述的病人姓名模糊语义查询方法，其中，所述声母的整型常量权值大于所述复韵母的整型常量权值，所述复韵母的整型常量权值大于所述单韵母的整型常量权值。