[发明专利]基于病历数据库的虚拟名医系统

权利要求书

1.一种基于病历数据库的虚拟名医系统，其特征在于，所述病历数据库记载了已诊疗患者的患者自诉、检查结果、医学影像以及诊疗方案，所述虚拟名医系统包括：

病历数据录入装置，用于录入待诊疗患者的患者自诉、检查结果以及医学影像；

自诉相似度计算模块，用于计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者针对患者自诉的相似度指标；

诊断经验相似度计算模块，用于计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者针对检查结果的相似度指标；

医学影像相似度计算模块，用于计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者针对医学影像的相似度指标；

综合相似度计算模块，用于将针对患者自诉、检查结果和医学影像的三个相似度指标，以及基于专家打分的患者自诉、检查结果和医学影像三者的临床判断重要性指标相融合，计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者的综合相似度；以及

诊疗方案生成模块，用于从病历数据库选出综合相似度最高的已诊疗患者的病历并输出其诊疗方案；

所述医学影像相似度计算模块包括：

图像预处理子模块，用于对医学影像进行预处理；

ROI分割子模块，用于采用GMM算法从预处理后的医学影像中分割出感兴趣区域；

特征提取子模块，用于提取感兴趣区域的面积A、周长C以及最小外接矩形的面积A2，并提取整幅图像的总面积Area；

图形描述子构造子模块，用于利用所述整幅图像的总面积Area、以及所述感兴趣区域的面积A、周长C和最小外接矩形的面积A2构造感兴趣区域的图形描述子a₁、a₂、a₃、a₄、a₅，其中，

α₄，α₅是感兴趣区域的边界特征，通过获取感兴趣区域的边界像素点，求取其重心及边界上每一个点到重心的距离，然后对这组距离值计算其平均值和方差，分别作为α₄，α₅的值；以及

相似度计算子模块，通过计算两个医学影像中感兴趣区域的图形描述子之间的欧氏距离，再取倒数后作为两个医学影像的相似度；

所述自诉相似度计算模块为文本相似度计算模块，自诉相似度计算模块设置有关键词的同义词表，用关键词计算相似度包括用关键词及其同义词计算相似度。

2.根据权利要求1所述的基于病历数据库的虚拟名医系统，其特征在于，所述诊断经验相似度计算模块包括：

层次模型构造子模块，用于以待诊疗患者的已检查的项目为准则、病历数据库中记载的已诊疗患者的病历为待选方案建立目标层-准则层-方案层三层结构的层次模型；

权重计算子模块，用于计算准则层相对于目标层的权重，其权重计算方法包括：用各个已检查的项目与疾病的关联度指数构造准则层相对于目标层的判断矩阵，将判断矩阵的各行向量进行几何平均，然后进行归一化处理得到准则层相对于目标层的权重；

单项相似度计算子模块，用于计算待诊疗患者与病历数据库记载的已诊疗患者针对单个检查结果的相似度；以及

多项综合相似度计算子模块，用于将相对同一个已诊疗患者的各个单项相似度与权重对应相乘获取诊断经验相似度。

3.根据权利要求2所述的基于病历数据库的虚拟名医系统，其特征在于，在所述单项相似度计算子模块中，采用距离系数来判定针对单个检查结果的相似度。

4.根据权利要求3所述的基于病历数据库的虚拟名医系统，其特征在于，在所述单项相似度计算子模块中，所述距离系数为相对海明距离D_ijn，单项相似度S_ijn计算如下：

其中，i和j表示进行比较的两个病历，n代表第n个检查项目，x_ki和x_kj表示两个病历已检查项目第k个指标，x_kmax表示所有病历中项目n的第k个指标的最大值，x_kmin表示所有病历中项目n的第k个指标的最小值，m为指标个数，0≤D_ijn≤m。

5.根据权利要求1所述的基于病历数据库的虚拟名医系统，其特征在于，在所述ROI分割子模块中，采用GMM算法从预处理后的医学影像中分割出感兴趣区域的方法包括：

通过高斯混合模型计算医学影像中每个像素点灰度的加权概率密度，与加权概率密度的经验区间比较区分出正常点和异常点，将正常点和异常点的灰度值置为两个不同的固定值从而得到该医学影像的二值图像；

用矩形窗扫描所述二值图像，找出包含异常点最多的区域；以及

用区域增长算法处理所述的包含异常点最多的区域，作为该医学影像中的感兴趣区域。