[發明專利]一種基于AI影像質控讀片方法及系統

在審

• 申請號: 202011550751.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112669940A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 徐輝;吳鵬;秦浩
• 申請（專利權）人: 中電通商數字技術（上海）有限公司
• 主分類號: G16H30/20
• 分類號: G16H30/20;G06K9/62
• 代理公司: 南京中盟科創知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32279
• 代理人: 孫麗君

本發明公開了一種基于AI影像質控讀片方法及系統，該方法包括以下步驟：S1、采集實時影像數據和歷史影像數據；S2、將采集的數據進行整理并標準化處理；S3、利用預設方法將處理后的數據生成標準化數據庫；S4、利用預設規則對標準化數據庫中每一份影像數據的質控因子進行數據挖掘及分類；S5、輸出每一份影像數據所對應的質控因子結論，并整理成標簽化、資產化進行儲存。有益效果：在具體進行醫學影像的圖像質量評審時，自動匹配到圖像對應的檢查部位，從而輸出有效初步質控、輸出相關的質控評價因子結論，供專家進行參考和校對，減少醫學影像的重復性內容閱讀和質控評價因子的勾選，從而提高質控效率。

技術領域

本發明涉及醫療影像領域，具體來說，涉及一種基于AI影像質控讀片方法及系統。

背景技術

醫學影像是指為了醫療或醫學研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理過程，醫學影像為疾病輔助診斷的重要技術之一，目前臨床上普遍應用的醫學影像檢查主要包括X線、CT、超聲、心電圖等，它們為醫學診斷提供了直觀、科學的依據，可以更好地配合患者的癥狀、化驗指標等方面，為臨床醫生準確診斷疾病起到了十分重要的作用。

在具體進行醫學影像的圖像質量評審時，需要醫學影像質控專家進行核對確認，目前醫學影像質控平臺的建設，在影像的質控方面，基本是以技術專家組通過讀片來開展質控工作，這種方式不僅效率較低，而且增加了專家組的工作量。

針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

針對相關技術中的問題，本發明提出一種基于AI影像質控讀片方法及系統，以克服現有相關技術所存在的上述技術問題。

為此，本發明采用的具體技術方案如下：

根據本發明的一個方面，提供了一種基于AI影像質控讀片方法，該方法包括以下步驟：

S1、采集實時影像數據和歷史影像數據；

S2、將采集的數據進行整理并標準化處理；

S3、利用預設方法將處理后的數據生成標準化數據庫；

S4、利用預設規則對標準化數據庫中每一份影像數據的質控因子進行數據挖掘及分類；

S5、輸出每一份影像數據所對應的質控因子結論，并整理成標簽化、資產化進行儲存。

進一步的，所述S1采集實時影像數據和歷史影像數據中，實時影像數據為區域內各醫療機構不間斷推送的實時醫學影像數據，歷史影像數據為質控工作開展之前，醫療機構上傳的大量醫學影像檢查數據。

進一步的，所述S2中將采集的數據進行整理并標準化處理還包括以下步驟：

S21、首先對多維度的醫學影像類數據，進行醫學影像行業內的全方面數據治理；

S22、通過與醫學影像部位標準進行對比，將檢查類型、部位、檢查方法進行部位標準化處理。

進一步的，所述S3中預設方法包括：利用AI技術中NLP算法，并結合醫學影像質控專業知識，快速利用通用數據標準模板實現醫療大數據治理和部位標準化。

進一步的，所述S4中利用預設規則對標準化數據庫中每一份影像數據的質控因子進行數據挖掘及分類還包括以下步驟：

S41、利用AI分析、人工智能及大數據工具建立各部位質控評價模型；

S42、采用實時上傳的影像數據對質控評價模型進行優化；

S43、通過與質控評價模型進行比對，將每一份影像數據的質控因子數據進行挖掘并歸類。