[发明专利]相似肺部疾病病例的检索方法、装置和计算机设备在审

专利信息
申请号: 202010240034.3 申请日: 2020-03-31
公开(公告)号: CN111445463A 公开(公告)日: 2020-07-24
发明(设计)人: 陈彦博;高耀宗 申请(专利权)人: 上海联影智能医疗科技有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G16H50/70;G06T5/40;G06N20/00
代理公司: 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 代理人: 龙伟
地址: 200232 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 相似 肺部 疾病 病例 检索 方法 装置 计算机 设备
【权利要求书】:

1.一种相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于包括:

获取待检索的肺部疾病病例,其中,所述待检索的肺部疾病病例包括肺部影像;

按照肺组织的多个层级从所述肺部影像中分割出每个层级下的肺组织影像及病灶影像,其中,所述肺组织的多个层级包括以下至少之三:全肺、左右肺、肺叶、肺段;

从所述每个层级下的肺组织影像和所述病灶影像中分别提取特征信息;

在预设知识库中检索与所述特征信息匹配的至少一个肺部疾病病例,并输出所述至少一个肺部疾病病例;其中,所述预设知识库包括多个肺部疾病病例以及与所述多个肺部疾病病例对应的特征信息。

2.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,按照肺组织的多个层级从所述肺部影像中分割出每个层级下的肺组织影像及病灶影像包括:

按照肺组织的多个层级从所述肺部影像中分割出每个层级下的肺组织影像,以及从所述肺部影像中根据疾病征象分割出每个层级下的病灶影像;或者

按照肺组织的多个层级从所述肺部影像中分割出每个层级下的肺组织影像,以及从所述每个层级下的肺组织影像中根据疾病征象分割出每个层级下的病灶影像。

3.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,在预设知识库中检索与所述特征信息匹配的至少一个肺部疾病病例包括:

对所述每个层级下的肺组织影像及所述病灶影像对应的特征信息进行量化和归一化处理,得到每个层级下的肺组织影像及所述病灶影像对应的特征值;

根据所述特征值以及与所述特征值对应的权重,确定所述肺部影像的特征向量;

在所述预设知识库中检索与所述特征向量匹配的至少一个肺部疾病病例。

4.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,在预设知识库中检索与所述特征信息匹配的至少一个肺部疾病病例包括:

从所述预设知识库中获取待匹配肺部疾病病例的特征信息;

计算所述特征信息与所述待匹配肺部疾病病例的特征信息的相似度,并在所述相似度大于预设阈值的情况下,将所述待匹配肺部疾病病例作为与所述特征信息匹配的肺部疾病病例。

5.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,在预设知识库中检索与所述特征信息匹配的至少一个肺部疾病病例包括:

从所述预设知识库中获取多个待匹配肺部疾病病例的特征信息;

计算所述特征信息分别与所述多个待匹配肺部疾病病例的特征信息的相似度;

将所述多个待匹配肺部疾病病例中对应的特征信息与所述特征信息的相似度最大的至少一个肺部疾病病例作为与所述特征信息匹配的肺部疾病病例。

6.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,按照肺组织的多个层级对所述肺部影像进行分割,得到每个层级下的肺组织影像包括:

响应用户的输入,对所述肺部影像进行分割,得到每个层级下的肺组织影像。

7.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,输出所述至少一个肺部疾病病例包括:

按照类别展示所述至少一个肺部疾病病例;其中,所述类别至少包括以下之一:特征信息的相似度、病因、病情、病理、病程、患者的年龄段、患者的基础疾病类型。

8.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,输出所述至少一个肺部疾病病例还包括:

对比展示所述待检索的肺部疾病病例和所述至少一个肺部疾病病例;或者

对比展示所述待检索的肺部疾病病例、所述至少一个肺部疾病病例和正常肺部影像及其特征信息,其中,所述预设知识库中还包括所述正常肺部影像及其特征信息。

9.根据权利要求1所述的相似肺部疾病病例的检索方法,其特征在于,所述方法还包括:

将所述待检索的肺部疾病病例更新到所述预设知识库中。

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上海联影智能医疗科技有限公司,未经上海联影智能医疗科技有限公司许可,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/202010240034.3/1.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