[发明专利]一种医学胶片智能打印方法及系统

说明书

本发明公开了一种医学胶片智能打印方法及系统，包括如下步骤：S1、对待匹配胶片进行采样，获取最优采样；S2、检测最优采样中的文本信息，获取候选文本集合；S3、对候选文本集合中的各候选文本进行文本识别，获取与候选文本集合对应的识别结果集合；S4、提取识别结果集合中的关键字段集合；S5、将提取出的关键字段集合与信息库中的病人标签集合进行匹配，确定与待匹配胶片对应的病人。优点是：避免自助打印检查报告终端设备中关于检查报告与病人匹配环节所涉及的人工交互，实现真正的自动化，智能化自助打印检查报告。

技术领域

本发明涉及医学领域，尤其涉及一种医学胶片智能打印方法及系统。

背景技术

随着医疗技术的发展，自助打印的方式逐渐应用在医疗中，病人可以通过使用自助打印检测报告终端设备，自助打印自己的检查报告；但是，现有的自助打印检查报告终端设备在患者进行自助打印检查报告的过程中存在一定的问题，在进行匹配的时候，需要对来自不同设备、不同类型的检查报告以及不同的打印格式进行人工匹配，同时还需要人工检测检查报告中的文本位置，以及人工进行循环多次识别等，造成了自助打印终端设备的工作效率低下，还会延误病人的治疗时间。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能化医学胶片智能打印方法及系统，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种医学胶片智能打印方法，包括如下步骤：

S1、对待匹配胶片进行采样，获取最优采样；

S2、检测最优采样中的文本信息，获取候选文本集合；

S3、对候选文本集合中的各候选文本进行文本识别，获取与候选文本集合对应的识别结果集合；

S4、提取识别结果集合中的关键字段集合；

S5、将提取出的关键字段集合与信息库中的病人标签集合进行匹配，确定与待匹配胶片对应的病人。

优选的，步骤S1采用基于图像质量评价方法中的结构相似性技术进行实施，包括如下步骤：

对待匹配胶片进行多种模版的网格划分，获得候选采样集合；

计算候选采样集合中相邻两采样块之间的SSIM值；

选取最高SSIM值所对应的两个采样块中任意一个采样块作为此待匹配胶片的最优采样。

优选的，步骤S2采用基于Faster-RCNN的CTPN文本检测框架进行实施，包括如下步骤：

将待匹配胶片的最优采样分别经过VGG16和RPN层得到第一特征层和初始候选文本集合；

将第一特征层和初始候选文本集合经过RoIPool层得到尺寸统一的RoI集合；

将RoI集合经RCNN层得到候选文本集合。

优选的，步骤S3采用基于VGG16和CTCLoss的CRNN文本识别模型进行实施，包括如下步骤：

将候选文本集合中各候选文本经过VGG16得到候选文本集合中各候选文本的第二特征层；

将候选文本集合中各候选文本依次通过BLSTM和Softmax获得各候选文本的后验概率输出；

将第二特征层和后验概率输出通过argmax，得到候选文本集合对应的识别结果集合。

优选的，步骤S4采用基于最小公共子串的关键字段提取技术进行实施：所述关键字段集合中的字段与识别结果集合中的字段一一对应。

优选的，步骤S5采用基于Levenshtein距离的文本相似性技术进行实施，包括如下步骤：