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申请/专利权人：北京凯普顿医药科技开发有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193770A
主分类号：G06F16/535
分类号：G06F16/535;G06F16/583;G06V10/74;G16H30/20
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了基于深度学习的医学图像检索方法及系统，包括：首先，通过获取患者的病历及其病理图像，从医学图像信息区块链中提取与患者病历存在关联关系的基础医学图像数据。同时，获取当前病理图像的视觉特征向量和内容特征向量，进一步从医学图像信息区块链中提取与这些特征向量相关的进阶医学图像数据。将这些数据作为待定医学图像数据，获得相应的目标需求病理图像视觉特征向量、内容特征向量以及关联内容。通过综合比较这些特征向量，确定待定医学图像数据与当前患者匹配请求之间的需求匹配系数。最后，根据需求匹配系数对待定医学图像数据进行排序，从而确定目标医学图像数据。如此设计能够更准确地理解图像内容，提高检索的准确性和效率。
主权项：1.基于深度学习的医学图像检索方法，其特征在于，包括：获取包含当前患者病历以及当前病理图像的当前患者匹配请求，从医学图像信息区块链中提取和所述当前患者病历存在关联关系的基础医学图像数据；获取所述当前病理图像相应的当前病理图像视觉特征向量，以及所述当前病理图像相应的当前病理图像内容特征向量，从所述医学图像信息区块链中提取和所述当前病理图像内容特征向量存在关联关系的进阶医学图像数据；将所述基础医学图像数据以及所述进阶医学图像数据作为待定医学图像数据，获取所述待定医学图像数据相应的目标需求病理图像视觉特征向量、所述待定医学图像数据相应的目标需求病理图像内容特征向量以及所述待定医学图像数据相应的目标病理关联内容；基于所述当前患者病历、所述当前病理图像内容特征向量、所述当前病理图像视觉特征向量、所述目标病理关联内容、所述目标需求病理图像内容特征向量，以及所述目标需求病理图像视觉特征向量，确定所述待定医学图像数据与所述当前患者匹配请求之间的需求匹配系数；根据所述需求匹配系数对所述待定医学图像数据进行基于匹配程度的顺序排列，从基于匹配程度的顺序排列后的待定医学图像数据中确定目标医学图像数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京凯普顿医药科技开发有限公司 基于深度学习的医学图像检索方法及系统
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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