[發明專利]用于評價醫學設備質量的裝置

在審

• 申請號: 201780043852.0
• 申請日: 2017-07-17
• 公開（公告）號: CN109564779A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發明（設計）人: S·P·P·普龍克;C·里賓;J·H·M·科斯特;M·巴比里;M·A·彼得斯;Q·高;R·卡里米
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20;G06K9/62;G16H15/00
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 孟杰雄;王英

1.一種用于評價醫學設備質量的裝置(10)，包括：

輸入單元(20)；以及

處理單元(30)；

其中，所述輸入單元被配置為向所述處理單元提供與由醫學設備采集的至少一幅醫學圖像相關聯的至少一個報告，其中，報告與對應的醫學圖像相關聯；

其中，所述處理單元被配置為實施分類器模塊(40)以分析所述至少一個報告并生成至少一個圖像質量參數，其中，圖像質量參數與對應的報告相關聯，其中，所述分類器模塊(40)被配置為將自然語言算法應用于所述至少一個報告以生成所述至少一個圖像質量參數，其中，所述自然語言算法包括學習算法，其中，所述學習算法被配置為基于至少一個訓練數據來生成圖像質量參數的值；并且

其中，所述處理單元被配置為實施評價模塊(50)以評價所述至少一個圖像質量參數并生成與所述醫學設備有關的警報信息。

2.根據權利要求1所述的裝置，其中，所述至少一個報告中的報告包括文本，并且其中，所述分類器模塊(40)被配置為分析所述文本的至少一個部分以生成圖像質量參數。

3.根據權利要求2所述的裝置，其中，所述分類器模塊(40)被配置為基于所述文本的所述至少一個部分中的圖像質量問題來生成所述圖像質量參數。

4.根據權利要求2-3中的任一項所述的裝置，其中，所述分類器模塊(40)被配置為使用包含多個文本片段的數據庫(60)，并且所述分類器模塊被配置為將所述文本的所述至少一個部分與所述多個文本片段中的至少一個文本片段進行比較以生成所述圖像質量參數。

5.根據權利要求1-4中的任一項所述的裝置，其中，所述至少一個報告包括多個報告，并且其中，所述至少一個質量參數包括多個質量參數，并且其中，所述評價模塊(50)被配置為基于所述多個質量參數的經確定的趨勢來生成警報信息。

6.根據權利要求1-5中的任一項所述的裝置，其中，由至少一個用戶基于所述至少一幅醫學圖像來生成所述至少一個報告。

7.根據權利要求1-6中的任一項所述的裝置，其中，所述評價模塊(50)被配置為基于所述至少一個圖像質量參數與閾值的比較來生成所述警報信息。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述至少一個報告包括多個報告，并且其中，所述至少一個質量參數包括多個質量參數，并且其中，所述評價模塊(50)被配置為基于所述多個質量參數超過所述閾值的數量來生成所述警報信息。

9.一種用于提供醫學設備警報的系統(100)，包括：

信息提供單元(110)；

根據前述權利要求中的任一項所述的用于評價醫學設備質量的裝置(10)；以及

輸出單元(120)；

其中，從所述信息提供單元向所述輸入單元(20)提供所述至少一個報告；

其中，所述處理單元(30)被配置為基于從所述信息提供單元提供的所述至少一個報告來生成警報信息；并且

其中，所述輸出單元被配置為基于所述警報信息來輸出警報。

10.一種用于評價醫學設備質量的方法(200)，包括：

b)提供(210)與由醫學設備采集的至少一幅醫學圖像相關聯的至少一個報告，其中，報告與對應的醫學圖像相關聯；

c)通過以下操作來分析所述至少一個報告并生成(220)至少一個圖像質量參數：將包括學習算法的自然語言處理算法應用(226)于所述至少一個報告并使用(227)所述學習算法基于至少一個訓練數據來生成圖像質量參數的值，其中，所述圖像質量參數與對應的報告相關聯；并且

d)評價(230)所述至少一個圖像質量參數并生成與所述醫學設備有關的警報信息。

11.根據權利要求10所述的方法，其中，所述方法包括：

a)由至少一個用戶基于所述至少一幅醫學圖像來生成(240)所述至少一個報告。