[发明专利]神经系统影像分析方法和装置在审

专利信息
申请号: 201911394462.5 申请日: 2019-12-30
公开(公告)号: CN111223076A 公开(公告)日: 2020-06-02
发明(设计)人: 姜龙洲;刘伟;张志辉;王亦洲;李一鸣;孙钢 申请(专利权)人: 北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06F16/36;G06F16/2458;G16H30/00;G16H50/20
代理公司: 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 代理人: 谷成
地址: 102209 北京市昌平区北*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 神经系统 影像 分析 方法 装置
【说明书】:

本申请实施例提供了一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。该神经系统影像分析方法包括:获取待分析神经系统影像的征象信息,其中,所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值;基于所述征象信息填充知识图谱,其中,所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型,每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项;将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配,其中,所述标准图谱包括所述多个检查项,每个所述检查项包括多个征象类型,每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值;以及将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域,具体涉及一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

神经系统疾病的影像诊断和临床诊断一直是神经内科与神经外科的重点和难点,对于占位性病变的影像诊断,往往关系到后续治疗的决策方案。影像科医生与神经内(外)科医生日常阅片是基于先验知识的积累和疾病特殊征象的感官认识。由于神经系统肿瘤及占位性病变变化多样且种类亚型繁多,往往会存在诊断不明确、鉴别诊断不清晰的情况。传统的神经系统影像分析主要依靠翻阅资料式搜索分析结果以及传统的互联网搜索引擎搜索分析结果,这些分析方式均存在因呈现信息不集中而导致准确率低,以及获取信息的效率低等问题。

发明内容

有鉴于此,本申请实施例提供了一种神经系统影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,解决了现有神经系统影像分析的准确率低和效率低的问题。

根据本申请的一个方面,本申请一实施例提供的一种神经系统影像分析方法包括:获取待分析神经系统影像的征象信息,其中,所述征象信息包括多个征象类型分别对应的多个征象表征取值;

基于所述征象信息填充知识图谱,其中,所述知识图谱包括从属于多个检查项的所述多个征象类型,每个所述征象类型包括至少一个征象表征取值选项;

将填充后的所述知识图谱与多个预设分析结果的标准图谱进行匹配,其中,所述标准图谱包括所述多个检查项,每个所述检查项包括多个征象类型,每个所述征象类型包括至少一个标准征象表征取值;以及

将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。

在本申请一实施例中,所述获取待分析神经系统影像的征象信息包括:根据所述多个征象类型对应生成多个问题,将所述多个问题以及与所述征象类型对应的所述征象表征取值选项发送给用户;以及接收用户对于所述多个问题的多个应答,和/或,基于图像学算法分析所述待分析神经系统影像以获取对于所述多个问题的所述多个应答。

在本申请一实施例中,所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括:当所述征象信息的每个征象表征取值都与一个所述标准图谱的每个对应的所述征象类型的所述标准征象表征取值对应时,将该一个所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户。

在本申请一实施例中,所述多个征象类型对应多个权重,其中,所述将与所述知识图谱匹配的所述标准图谱所对应的所述预设分析结果反馈给用户包括:基于所述多个权重,以加权求和的方式计算所述知识图谱与所述多个预设分析结果各自的所述标准图谱的命中得分;以及基于所述命中得分将所述多个预设分析结果排序,将排序在前的预设数量个所述预设分析结果反馈给用户。

在本申请一实施例中,所述多个征象类型对应神经系统的多个发病位置;其中,所述多个发病位置包括以下几项中的任意组合:大脑半球、丘脑和基底节区、鞍区、桥小脑角、侧脑室、小脑和脑干、松果体区和椎管。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司,未经北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911394462.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top