[發(fā)明專利]一種醫(yī)療成像處理方法、裝置、設備和介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010046517.X | 申請日： | 2020-01-16 |
| 公開（公告）號： | CN111276219A | 公開（公告）日： | 2020-06-12 |
| 發(fā)明（設計）人： | 張治國 | 申請（專利權）人： | 上海聯影醫(yī)療科技有限公司 |
| 主分類號： | G16H30/20 | 分類號： | G16H30/20;G06F9/445;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 201807 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 醫(yī)療 成像 處理 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，包括：
獲取成像處理協議參數，其中，所述成像處理協議參數包括掃描協議參數和處理項協議參數；
根據所述掃描協議參數，獲取圖像數據；
根據所述處理項協議參數，調用對應的處理項插件，處理所述圖像數據，得到處理結果。
2.根據權利要求1所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，所述處理結果包括DICOM圖像或DICOM結構化報告。
3.根據權利要求1所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，所述處理項協議參數包括：AI圖像處理、AI輔助診斷報告和AI圖像質量測評中的一項或多項。
4.根據權利要求1所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，所述調用對應的處理項插件，包括：
基于預設框架調用加載各處理項對應的處理項插件，其中，所述處理項插件為機器學習模型。
5.根據權利要求1所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，在所述處理所述圖像數據，得到處理結果之后，還包括：
根據處理項的處理要求，對所述處理結果進行檢測；
當所述處理結果不滿足所述處理要求時，觸發(fā)對所述處理項插件的重新訓練，并基于重新訓練得到的處理項插件重新對所述圖像數據進行處理，得到新的處理結果。
6.根據權利要求5所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，所述觸發(fā)對所述處理項插件的重新訓練，包括：
基于樣本數據和所述樣本數據的標記對所述處理項插件進行訓練；或者，
向存儲有處理項插件的云服務器發(fā)送所述處理項插件的訓練觸發(fā)指令以及標記的所述樣本數據，以使所述云服務器對所述處理項插件進行重新訓練，并重新調用訓練后的處理項插件。
7.根據權利要求5所述的醫(yī)療成像處理方法，其特征在于，在基于重新訓練得到的處理項插件重新對所述圖像數據進行處理，得到新的處理結果，還包括：
對所述重新訓練得到的處理項插件進行處理精度驗證。
8.一種醫(yī)療成像處理裝置，其特征在于，包括：
協議參數獲取模塊，用于獲取成像處理協議參數，其中，所述成像處理協議參數包括掃描協議參數和處理項協議參數；
圖像數據獲取模塊，用于根據所述掃描協議參數，獲取圖像數據；
圖像數據處理模塊，用于根據所述處理項協議參數，調用對應的處理項插件，得到處理結果。
9.一種設備，其特征在于，所述設備包括：
一個或多個處理器；
存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；
當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-7中任一所述的醫(yī)療成像處理方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1-7中任一所述的醫(yī)療成像處理方法。
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