[發明專利]一種醫學影像圖像篩選方法

有效

• 申請號: 201810597945.4
• 申請日: 2018-06-12
• 公開（公告）號: CN108829815B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 宋捷;郝曉亮;李斌銓;吳鑒蘅;周莙焱;陳春海
• 申請（專利權）人: 四川希氏異構醫療科技有限公司
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G16H30/20
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 郭彩紅

本發明提供了一種醫學影像圖像篩選方法，從影像掃描終端獲取醫學掃描影像，并進行圖像分組；所述圖像分組包括期相分組；調用對應分組中圖像內容所對應的標簽項，根據標簽對分組中的所有圖像進行標記；標簽和圖像為一一對應關系，每張圖像對應有代表其特征標識的一個標簽；根據標識的標簽生成圖像索引目錄。與現有技術相比，工作人員只需要關系圖像樣本是否滿足業務條件，而不必將大量的精力放在圖像拷貝、文件目錄建立等繁瑣的工作中，技師標記圖像的平均時間為2?3秒，速度成倍增長。

技術領域

本發明涉及一種醫學影像圖像篩選方法，涉及醫學影像圖像篩選領域。

背景技術

醫學影像人工智能模型訓練所用的圖像樣本篩選、歸納和整理通常采用人工整理的方式，即依靠技師在電腦文件夾中逐個打開查看醫學圖像，將符合條件的圖像再拷貝到其它文件中已達到甄別、分類、整理的目的。但是這種方式的效率極低、錯誤率很高，圖像的歸類不統一（手動輸入錯誤的概率很高），甚至發現錯誤后改正也很困難，對于技師來說甚至是一種折磨。用這樣篩選出來的圖像進行模型訓練，其結果很難達到預期，又需要重新清理已篩選的圖像重新訓練，而且反復的圖像篩選使加長了模型訓練周期，也使技術團隊疲憊不堪。

本發明就是研究一種技術方案，技師只需快速、準確、輕松的完成模型訓練圖像樣本的標記，系統將自動完成被標記圖像的歸類、整理、存儲。首先使圖像篩選速度成倍增長，其次后續的圖像歸檔完全是系統自動完成這樣完全避免了人為操作造成的錯誤，圖像歸檔后人工智能即可直接讀取進行訓練，最后負責圖像篩選的技師輕松愉快。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種醫學影像圖像篩選方法，具有能夠快速篩選醫院影響圖像，并生成圖像索引目錄的特點。

本發明采用的技術方案如下：

一種醫學影像圖像篩選方法，具體方法包括，

從影像掃描終端獲取醫學掃描影像，并進行圖像分組；所述圖像分組包括期相分組；

調用對應分組中圖像內容所對應的標簽項，根據標簽對分組中的所有圖像進行標記；標簽和圖像為一一對應關系，每張圖像對應有代表其特征標識的一個標簽；

根據標識的標簽生成圖像索引目錄。

所述圖像分組還包括掃描部位分組，先進行掃描部位分組后，再進行期相分組。

所述圖像分組還包括掃描人員姓名分組，先進行人員姓名分組后，再進行掃描部位分組，再進行期相分組。

所述方法還包括，根據圖像命名進行圖像分組。

所述方法還包括，生成圖像索引目錄之前檢查是否有標簽未被使用標識、被重復使用標識以及圖像未被標識中的任意幾種情況的出現，如果有則提示錯誤。

所述方法還包括，生成圖像索引目錄之前檢查是否有標簽未被使用標識、標簽被重復使用標識以及圖像未被標識中的任意幾種情況的出現，如果有則提示錯誤并給出出錯原因。

所述出錯原因包括錯誤項，所述錯誤項包括有標簽未被使用標識、有標簽被重復使用標識以及有圖像未被標識的任意幾種。

所述出錯原因還包括提取并呈現未被使用標識的標簽、被重復使用標識的標簽、被重復標識標簽對應的圖像以及未被標識的圖像中的任意幾種。

所述方法還包括，讀取標簽標識成功的圖像數據信息，作為樣本進行模型訓練。

所述方法還包括，記錄篩選圖像的全部過程，在統計分析中讀取圖像篩選記錄，統計圖像篩選量和篩選效率。

與現有技術相比，工作人員只需要關系圖像樣本是否滿足業務條件，而不必將大量的精力放在圖像拷貝、文件目錄建立等繁瑣的工作中，技師標記圖像的平均時間為2-3秒，速度成倍增長。

附圖說明