[发明专利]一种医学影像识别方法和装置

说明书

本申请提供了一种医学影像识别方法和装置，所述方法包括：获取人体所有关节部位的医学影像；基于预设识别文件识别所述医学影像中的异常关节，以及所述异常关节在所述医学影像中的位置；根据所述异常关节在所述医学影像中的位置确定异常关节的类型；基于RA分类标准和评分系统，以及不同类型的异常关节的数量确定第一因素得分；根据所述第一因素得分确定所述医学影像是否为RA医学影像。该方法能够在降低人力成本的基础上，降低RA误诊率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种医学影像识别方法和装置。

背景技术

类风湿关节炎(rheumatoid arthritis，以下简称为RA)是一种以手、足小关节的多关节、对称性、侵袭性关节炎症为主要表现的全身性免疫风湿慢性疾病，发病机制尚未明确。

随着科技的发展，人们逐渐将人工智能技术引入医疗领域，为医疗行业赋能。

当前医疗行业中人工智能应用较为成熟的技术领域主要集中在肺结节(癌)、宫颈癌等疾病的影像方面，在RA的医疗影像的应用仍较少。然而由于RA最高达标治疗率不高、基层医生RA诊疗水平较低，恰恰需要临床诊疗决策系统支持，需要将人工智能成熟及前沿技术与RA诊疗深度融合来提高RA误诊率。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种医学影像识别方法和装置，能够在降低人力成本的基础上，降低RA误诊率。

为解决上述技术问题，本申请的技术方案是这样实现的：

在一个实施例中，提供了一种医学影像识别方法，所述方法包括：

获取人体所有关节部位的医学影像；

基于预设识别文件识别所述医学影像中的异常关节，以及所述异常关节在所述医学影像中的位置；

根据所述异常关节在所述医学影像中的位置确定异常关节的类型；

基于类风湿关节炎RA分类标准和评分系统，以及不同类型的异常关节的数量确定第一因素得分；

根据所述第一因素得分确定所述医学影像是否为RA医学影像。

在另一个实施例中，提供了一种医学影像识别装置，所述装置包括：获取单元、识别单元、第一确定单元和第二确定单元；

所述获取单元，用于获取人体所有关节部位的医学影像；

所述识别单元，用于基于预设识别文件识别所述获取单元获取的医学影像中的异常关节，以及所述异常关节在所述医学影像中的位置；根据所述异常关节在所述医学影像中的位置确定异常关节的类型；

所述第一确定单元，用于基于类风湿关节炎RA分类标准，以及所述识别单元确定的不同类型的异常关节的数量确定第一因素得分；

所述第二确定单元，用于根据所述第一确定单元确定的第一因素得分确定所述医学影像是否为RA医学影像。

在另一个实施例中，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述医学影像识别方法的步骤。

在另一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述医学影像识别方法的步骤。

由上面的技术方案可见，上述实施例中通过识别医学影像中的关节是否异常，以及异常关节在所述医学影像中的位置来确定异常关节的类型，并基于RA分类标准，以及不同类型的异常关节的数量确定第一因素得分，进而确定所述医学影像是否为RA医学影像。该方案能够自动识别并对医学影像进行判定，该方案能够在降低人力成本的基础上，降低RA误诊率。

附图说明