CN106030588A - 将结构化内容插入到项目化报告中 - Google Patents

将结构化内容插入到项目化报告中 Download PDF

Info

Publication number
CN106030588A
CN106030588A CN201580008966.2A CN201580008966A CN106030588A CN 106030588 A CN106030588 A CN 106030588A CN 201580008966 A CN201580008966 A CN 201580008966A CN 106030588 A CN106030588 A CN 106030588A
Authority
CN
China
Prior art keywords
paragraph
result
information object
document
study
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201580008966.2A
Other languages
English (en)
Inventor
M·塞芬斯特
T·D·D·S·马博杜瓦纳
E·科昂索拉尔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of CN106030588A publication Critical patent/CN106030588A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43Querying
    • G06F16/438Presentation of query results
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/10Text processing
    • G06F40/12Use of codes for handling textual entities
    • G06F40/131Fragmentation of text files, e.g. creating reusable text-blocks; Linking to fragments, e.g. using XInclude; Namespaces
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/10Text processing
    • G06F40/166Editing, e.g. inserting or deleting
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical references

Abstract

一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的系统和方法,包括:检索从数据库查询的一个或多个信息对象;检测文档中的一个或多个段落识别符;将所述一个或多个信息对象映射到所检测到的一个或多个段落识别符;将所映射的信息对象自动地插入到段落识别符中;并且显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或多个信息对象的文档。

Description

将结构化内容插入到项目化报告中
技术领域
本申请总体涉及用于将结构化内容插入到项目化报告中的系统和方法。本申请具体与结构化内容到项目化的或基于模板的文档中的无缝插入结合应用,并且将具体参考其进行描述。然而,应当理解,本申请还应用于其他使用情景,并且不必限于前面提到的应用。
背景技术
在例程的基础上,临床研究员(CRA)(也称为癌症登记员)和护士被分派的任务是,维持对参与临床试验的患者的癌症测量结果的纵向记录。病灶跟踪软件允许存储结构化测量结果数据。该数据能够被绘制为自由文本,并且作为专用的测量结果区段被插入在放射科报告中。病灶跟踪软件允许放射科医生累积患者的测量的研究结果(finding)的纵向记录。每当对患者进行新的检查时,放射科医生就能够以最新的测量结果扩展记录。尽管病灶跟踪软件意图主要用于登记定量数据(测量结果),但是其也能够用于存储定量评估(“稳定”、“尺寸的减小”)。
例如,如在图1中所示,在病灶跟踪软件中记录的内容能够被绘制为自由文本区段,所述自由文本区段能够被复制到文字处理环境并且被粘贴到最终的放射科报告中。然而,发现该过程是非常耗时的。在放射科医生中还存在采用项目化报告样式(亦即,采用如在图2中所示的通过器官来组织临床检查的讨论的报告模板)的趋势。放射科医生能够直接打字或听写到报告环境中、产生他/她自己的模板、使用由其机构创建的模板(即,机构特异性模板)或使用现成的模板。然而,该过程劣化了放射科报告的质量,因为研究结果特异性内容分布跨多个报告区段。具体地,报告的顾客将必须在一方面研究结果的自由文本描述与另一方面其测量结果(其现在分布跨多个区段)之间进行导航。另外,如果研究结果与叙述性描述相分离,则用于描述病灶跟踪软件中的研究结果的标记是含较少信息的。例如,标记“节段2左叶病灶”指的是肝脏,但是这对于自定义报告的医护专业人员来说会是不清楚的。
发明内容
本申请提供了克服上文所提及的问题和其他问题的新的并且经改进的方法和系统。
根据一个方面,提供了一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的方法。所述方法包括:检索从数据库查询的一个或多个信息对象;检测文档中的一个或多个段落识别符;将所述一个或多个信息对象映射到所检测到的一个或多个段落识别符;将所映射的信息对象自动地插入到段落识别符中;并且显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或多个信息对象的文档。
根据另一方面,提供了一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的系统。所述系统包括研究结果数据库,其存储一个或多个临床研究结果。映射设备,其包括显示器和一个或多个处理器,所述显示器显示接口,并且所述一个或多个处理器被编程为:检索从研究结果数据库查询的一个或多个临床研究结果;检测文档中的一个或多个段落识别符;将所述一个或多个临床研究结果映射到所检测到的一个或多个段落识别符;将所映射的临床研究结果自动地插入到段落识别符中;并且显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或多个临床研究结果的文档。
根据另一方面,提供了一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的系统。所述系统包括研究结果数据库,其存储一个或多个临床研究结果。映射设备,其包括报告环境引擎,所述报告环境引擎被配置为:检索从研究结果数据库查询的一个或多个临床研究结果;并且检测文档中的一个或多个段落识别符。个性化的研究结果到段落映射引擎,其被配置为:将所述一个或多个临床研究结果映射到所检测到的一个或多个段落识别符;将所映射的临床研究结果自动地插入到段落识别符中;并且显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或多个临床研究结果的文档。
一个优点在于结构化内容到项目化的或基于模板的文档中的自动插入。
另一优点在于病灶测量结果和描述到放射科报告中的误差自由插入。
另一优点在于提供将病灶测量结果和描述插入到放射科报告中的更为有效的机制。
另一优点在于增加的工作流效率。
本领域普通技术人员在阅读和理解了下文的详细描述的基础上将理解本发明的其他优点。
附图说明
本发明可以采取各种部件和部件布置以及各种步骤和步骤安排的形式。附图仅仅是出于对优选实施例进行图示说明的目的,而不应当被解释为对本发明的限制。
图1图示了根据本申请的各方面的病灶跟踪接口的示例性自由文本区段。
图2图示了根据本申请的各方面的病灶跟踪接口的示例性项目化区段。
图3图示了根据本申请的各方面的IT基础架构的示例性实施例的框图。
图4图示了根据本申请的各方面的结构化内容到项目化的或基于模板的文档中的插入的流程图。
图5图示了根据本申请的各方面的研究结果管理设备和文档映射系统的示例性实施例的框图。
图6图示了根据本申请的各方面的将医学本体用于生成映射建议的流程图。
图7图示了根据本申请的各方面的用于将结构化内容插入到项目化的或基于模板的文档中的流程图。
具体实施方式
参考图3,框图图示了IT基础架构10的一个实施例,所述IT基础架构10将结构化内容自动无缝地插入到项目化的或基于模板的文档中。合适的IT基础架构10包括经由通信网络20相互连接的研究结果管理设备12、研究结果数据库14、文档映射系统16、文档数据库18等。想到了,通信网络20包括如下中的一个或多个:因特网、内联网、局域网、广域网、无线网、有线网、蜂窝网、数据总线等。还应当认识到,IT基础架构的部件位于中心位置处或者位于多个远程位置处。
研究结果管理设备12采集并查询表征患者的每个个体研究结果的不同描述符。具体地,研究结果管理设备12提供观察患者的研究结果和对应的信息的有组织的方式。例如,研究结果管理设备12提供观察病灶和其对应的病灶信息(例如,纵向测量结果、描述等)的有组织的方式。研究结果管理设备12还针对给定的患者释放研究结果和对应的信息。例如,对于患者识别符(例如,医学记录编号),研究结果管理设备12提供与针对该具体患者识别符的研究结果有关的数据对象的列表,所述数据对象中的每个包括如下研究结果信息(或其子集):内部识别符(例如,HWQIW8)、描述性标记(例如,节段2左叶病灶)、当前检查特异性信息的列表等。研究结果管理设备12还组织并提供针对患者的检查信息。对于每次检查,维护如下检查信息:检查的日期、(一个或多个)测量结果的尺寸(例如,12.1x15.3mm)、对其进行(一次或多次)测量的图像和序列(例如,图像56、序列3)等。例如,研究结果管理设备12针对与患者有关的每个研究结果和检查来维持纵向记录。研究结果管理设备12还在有或没有任何用户互动的情况下自动输入对应于患者的新的研究结果和检查。
一个或多个研究结果、对应的研究结果信息和检查信息通常作为研究结果数据被存储在研究结果数据库14内,研究结果数据库14由研究结果管理设备12通过通信网络20进行访问。如上文所描述的,研究结果信息作为研究结果数据被存储,并且包括内部识别符、描述性标记、当前检查特异性信息的列表等。同样地,检查信息也通常被存储在研究结果数据库16内。检查信息也作为研究结果数据被存储,并且包括检查的日期、(一个或多个)测量结果的尺寸、对其进行(一次或多次)测量的图像和序列。研究结果和/或检查信息能够被手动地和/或自动地生成。关于前者,研究结果管理设备12的显示器22与一个或多个输入设备24相结合,使得用户能够输入被呈现在显示器22上的研究结果和/或检查信息。关于后者,研究结果和/或检查信息在没有用户介入的情况下被自动地生成并路由。例如,研究结果管理设备12自动地输入关于由用户测量的病灶的研究结果数据。
文档映射系统16将从研究结果管理设备12接收的结构化研究结果数据自动地插入到被存储在文档数据库18中的一个或多个项目化的或基于模板的文档中。如在图4中所示,文档映射系统16将从研究结果管理设备接收的研究结果数据映射到一个或多个项目化的或基于模板的文档中。例如,文档映射系统16将与一个或多个研究结果有关的患者特异性研究结果数据映射到一个或多个项目化的或基于模板的文档的特定区段。具体地,文档映射系统16包括报告环境引擎26,所述报告环境引擎26检测在一个或多个文档的当前模板中的段落识别符,并且针对在当前模板中的自动插入在指定的段落识别符下呈现来自研究结果数据库的一串文本或多模态信息对象(例如,超链接或图像)。文档映射系统16还包括个性化的研究结果到段落映射引擎28,所述研究结果到段落映射引擎28将段落识别符分配到每个研究结果。这是通过利用不同类型的数据映射到一个段落识别符或至少映射到建议的识别符的最小列表来实现的。还应当认识到,文档映射系统16将结构化研究结果数据以自由文本的形式插入到项目化的或基于模板的文档中,而无需假定固定的文档模板在适当的位置中。
参考图3和图5,报告环境引擎26包括段落识别模块30,所述段落识别模块30识别哪些段落存在其中基于模板的文档被存储在文档数据库18中。具体地,段落识别模块30将段落表示为识别符,所述识别符能够被映射到其自由文本绘制上(例如,“肝脏、胆管”)。此外,段落识别模块30可以与使模板与段落识别符的(顺序的)列表或本体(例如,SNOMED CT或Radlex)中的解剖学概念相关。报告环境引擎24还包括段落识别符提取模块32,所述段落识别符提取模块32针对当前报告模板进行查询。当被查询时,段落识别符提取模块32发送返回可能由概况信息(“第三年常驻”)和/或组概况(例如,“腹部放射科医生”)增加的、通过用户的证件参数表示的段落识别符(例如,针对D.Doe的“ddoe”,MD)的列表。报告环境引擎26还包括插入模块34,所述插入模块34将报告环境呈现为数据结构,其中,段落识别符被映射到研究结果数据的自由文本串或多模态信息对象。数据结构能够利用诸如“在顶部处插入”或者“在底部处插入”的变量来增强。报告环境具有将所呈现的研究结果数据插入到指定的段落中的能力。应当认识到,报告环境引擎26是具有对报告环境当前已知的一些或所有能力的软件解决方案,包括听写技术和将焦点从一个段落域切换到另一段落域的能力。
个性化的研究结果到段落映射引擎28包括研究结果查询模块36,所述研究结果查询模块36针对由研究结果管理设备12维持的给定患者查询每个个体研究结果。个性化的研究结果到段落映射引擎26还包括模板查询模块38,所述模板查询模块38针对其当前文档模板和用户概况来查询报告环境引擎26。个性化的研究结果到段落映射引擎28的个性化的研究结果到段落索引40包括数据结构(例如,查询表),在所述数据结构中,研究结果识别符(例如,HWQIW8)和用户概况被映射到段落识别符。个性化的研究结果到段落映射引擎28还包括研究结果到段落映射引擎42,所述研究结果到段落映射引擎42针对由用户的概况参数化的、研究结果管理设备12的给定输出将列表中的每个研究结果数据对象应用于个性化的研究结果到段落索引40。如果索引返回段落识别符,那么研究结果到段落绘制引擎42进入到下一研究结果对象。如果索引不返回段落识别符,所有段落识别符的列表(针对人体消耗以自由文本的方式被适当地绘制)被呈现给用户,使得用户能选择适当的段落标头。在该后一种情况下,为用户提供段落识别符的整个列表会是工作流无效率的。
个性化的研究结果到段落映射引擎28还包括段落建议模块44,所述段落建议模块44提供建议的段落识别符的列表。在一个实施例中,段落建议模块44利用用户概况来建议段落识别符。具体地,段落建议模块44通过所有其他用户概况以相同的研究结果识别符来重新查询索引。这提供了段落识别符提供(比用户特异性识别符)更大的列表。段落建议模块44从列表中移除未被用户使用的段落的所有段落识别符。例如,用户可以使用段落“肝脏和胆管”来代替“肝脏”。
在另一实施例中,段落建议模块44利用医学本体以对段落识别符的建议进行映射。具体地,段落建议模块44提供段落标头的基于概念的表示,并且允许概念之间的匹配。使用概念提取技术(例如,MetaMap是提取统一医学语言系统概念的现有技术模块)能够从叙述文本中提取概念。本体包含提供关于信息的各片段如何相关的有用信息一大组关系。在一些实施例中,研究结果的用户描述未明确地描述研究结果的位置,并且本体被用于通过使用关于身体中的研究结果位置(解剖学位置)将研究结果与正确的段落识别符相匹配。例如,描述性标记可以如下:“弥漫性斑块状的肺部磨玻璃样病变以及支气管扩张的区间发展。没有大叶性肺炎的主导地位。双侧少量胸腔积液”。概念“支气管扩张”已经被提取,并且在本体(例如SNOMED-CT)中与解剖部位“支气管结构”有关(经由‘具有研究结果部位’的关系),其本身与母概念“胸腔结构”(经由‘is-a’关系)有关。另一方面,每个段落识别符由一组提取的概念来表示。例如,参考图6,图示了将医学实体用于生成映射建议的流程图。具体地,“肺和胸膜”区段与概念“肺结构”有关,其本身与母概念“胸内脏的结构”有关(is-a关系),其本身与相同的概念“胸腔结构”有关(is-a关系),并且能够建立与概念“支气管扩张”的匹配。作为更一般的方法,每个研究结果和每个段落识别符都能够由其最初的一组提取的概念来表示,其能够通过添加解剖学位置相关的概念(即,使用‘具有研究结果部位’的关系)连同其解剖学上原始概念(is-a关系,如在先前的范例中所示的)来进行丰富。本体模块然后通过该机制将特定的研究结果匹配到正确的段落识别符。
在另一实施例中,段落建议模块44利用患者研究信息来对段落识别符的建议进行映射。仍然可能的是,在一些实例中得到问题情况:i)未提出匹配,以及ii)在使用先前提到的技术之后发现多个匹配。额外的患者研究信息的使用能够在情况(i)中辅助发现匹配,或在情况(ii)中辅助消除多个匹配的歧义。该额外的患者研究信息能够是检查(例如“排除肝脏块的可能性”)或研究和系列描述(例如,研究CT颈喉/下咽部)的原因。在这两种情况下,额外的信息能够帮助建议哪一个段落识别符是插入研究结果描述的最可能的候选者。
在另一实施例中,段落建议模块44利用自动器官标记来对段落识别符的建议进行映射。段落建议模块44基于像素和背景信息(切片编号、系列编号)对检查进行分割,并且给出在其中(可能)进行研究结果的测量的一个或多个器官。段落建议模块44还能够包含图像分割技术,但是在一种实施方式中,其仅依赖于在其中当前切片被映射到一组器官的表。能够假设,由段落建议模块44检测的器官已经被注释有概念(器官标记),允许与段落标头的概念进行比较。此外,眼睛注视技术能够被用于告知在最受关注的情况下被观察、通过在位置上花费的停留时间测量的解剖学位置以及特定的眼睛注视型式。所有提到的技术都能够以序列顺序或平行地用于建议给定的研究结果与段落描述符之间的最佳匹配。
文档映射系统16还包括显示器引擎46,所述显示器引擎46显示建议的段落识别符的列表和/或显示研究结果数据被自动地插入的项目化的或基于模板的文档。文档映射系统16的显示器48与一个或多个输入设备50相结合使得用户能够选择被呈现在显示器50上的建议的段落识别符。
尽管研究结果管理设备12、文档映射系统16、报告环境引擎26和个性化的研究结果到段落映射引擎28被示为独立的部件,但是应当认识到,所述部件中的每个部件都能够是集成的文档映射设备16的部分。病灶管理系统10的部件中的至少一些中的每个均包括至少一个处理器52,所述至少一个处理器52执行来自其至少一个存储器54的计算机可执行指令。部件包括研究结果管理设备12、文档映射系统16、报告环境引擎26和个性化的研究结果到段落映射引擎28。计算机可执行指令体现部件的功能,并且包括研究结果管理设备12、文档映射系统16、报告环境引擎26和个性化的研究结果到段落映射引擎28的应用。此外,所述部件中的至少一些中的每个均包括通信单元56和/或至少一个系统总线。通信单元为至少一个通信网络(诸如通信网络18)提供对应的处理器和接口。系统总线允许数据在所述部件的子部件之间进行交换。子部件包括处理器、存储器、传感器、显示器、通信单元等。
如在本文中所使用的,存储器包括如下中的一个或多个:非瞬态计算机可读介质;磁盘或其他磁存储介质;光盘或其他光学存储介质;随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子存储设备或芯片或可操作地互连的芯片的集合;互联网/内联网服务器,可以经由互联网/内联网或局域网从该互联网/内联网服务器取回存储的指令;等。此外,如在本文中所使用的,处理器包括微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等中的一个或多个;并且用户输入设备包括鼠标、键盘、触摸屏显示器、一个或多个按钮、一个或多个开关、一个或多个搬钮开关等等中的一个或多个;数据库包括一个或多个存储器;并且显示器装置包括LCD显示器、LED显示器、离子显示器、投影显示器、触摸屏显示器等中的一个或多个,包括这些中的使能3D版本。
图7图示了用于将结构化内容插入到项目化的或基于模板的文档中的方法的流程图。在步骤200中,检索从研究结果数据库查询的一个或多个信息对象。在步骤202中,检测文档中的一个或多个段落识别符。在步骤204中,将一个或多个信息对象映射到所检测到的一个或多个段落识别符。在步骤206中,将所映射的信息对象自动地插入到段落识别符中。在步骤208中,显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的一个或多个信息对象的文档。
已经参考优选实施例描述了本发明。他人在阅读和理解以上具体实施方式的情况下能够想到修改或变型。本文旨在将本发明解释为包括所有这种修改和变型,只要它们落入权利要求书及其等价方案的范围之内。

Claims (17)

1.一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的方法,所述方法包括:
检索从数据库查询的一个或多个信息对象;
检测文档中的一个或多个段落识别符;
将所述一个或多个信息对象映射到所检测到的一个或多个段落识别符;
将所映射的信息对象自动地插入到所述段落识别符中;并且
显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或多个信息对象的所述文档。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述信息对象是表征患者的个体临床研究结果的描述符。
3.根据权利要求1和2中的任一项所述的方法,其中,所述信息对象是自由文本串或多模态信息对象。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法,其中,所述一个或多个段落识别符由用户的证件和/或组概况来参数化。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法,还包括:
向所述用户显示针对未映射的信息对象的段落识别符的列表。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的方法,其中,所述一个或多个信息对象到所检测到的一个或多个段落识别符利用如下中的至少一个:用户概况、医学本体、患者研究信息、以及自动器官标记。
7.一种系统,包括:
显示器,其用于显示接口;以及
一个或多个处理器,其被编程为执行根据权利要求1-6中的任一项所述的方法。
8.一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的系统,所述系统包括:
研究结果数据库,其存储一个或多个临床研究结果;以及
映射设备,其包括:
显示器,其显示接口;以及
一个或多个处理器,其被编程为:
检索从所述研究结果数据库查询的一个或多个临床研究结果;
检测文档中的一个或多个段落识别符;
将所述一个或多个临床研究结果映射到所检测到的一个或多个段落识别符;
将所映射的临床研究结果自动地插入到所述段落识别符中;并且显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或临床研究结果的所述文档。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,所述信息对象是自由文本串或多模态信息对象。
10.根据权利要求8和9中的任一项所述的系统,其中,所述一个或多个段落识别符由用户的证件和/或组概况来参数化。
11.根据权利要求8-10中的任一项所述的系统,其中,所述一个或多个处理器被编程为:
向所述用户显示针对未映射的信息对象的段落识别符的列表。
12.根据权利要求8-11中的任一项所述的系统,其中,所述一个或多个信息对象到所检测到的一个或多个段落识别符利用如下中的至少一个:用户概况、医学本体、患者研究信息、以及自动器官标记。
13.一种用于将结构化内容插入到基于模板的文档中的系统,所述系统包括:
研究结果数据库,其存储一个或多个临床研究结果;以及
映射设备,其包括:
报告环境引擎,其被配置为:
检索从所述研究结果数据库查询的一个或多个临床研究结果;
检测文档中的一个或多个段落识别符;以及
个性化的研究结果到段落映射引擎,其被配置为:
将所述一个或多个临床研究结果映射到所检测到的一个或多个段落识别符;
将所映射的临床研究结果自动地插入到所述段落识别符中;并且
显示具有被插入到所检测到的一个或多个段落识别符中的所述一个或临床研究结果的所述文档。
14.根据权利要求13所述的系统,其中,所述信息对象是自由文本串或多模态信息对象。
15.根据权利要求13和14中的任一项所述的系统,其中,所述一个或多个段落识别符由用户的证件和/或组概况来参数化。
16.根据权利要求13-15中的任一项所述的系统,其中,所述系统还包括:
向所述用户显示针对未映射的信息对象的段落识别符的列表。
17.根据权利要求13-16中的任一项所述的系统,其中,所述一个或多个信息对象到所检测到的一个或多个段落识别符利用如下中的至少一个:用户概况、医学本体、患者研究信息、以及自动器官标记。
CN201580008966.2A 2014-02-20 2015-02-05 将结构化内容插入到项目化报告中 Pending CN106030588A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201461942052P 2014-02-20 2014-02-20
US61/942,052 2014-02-20
PCT/IB2015/050864 WO2015125039A1 (en) 2014-02-20 2015-02-05 Inserting structured content in itemized reports

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106030588A true CN106030588A (zh) 2016-10-12

Family

ID=52597028

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580008966.2A Pending CN106030588A (zh) 2014-02-20 2015-02-05 将结构化内容插入到项目化报告中

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20170169192A1 (zh)
CN (1) CN106030588A (zh)
WO (1) WO2015125039A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114997118A (zh) * 2021-03-02 2022-09-02 北京字跳网络技术有限公司 一种文档处理方法、装置、设备和介质

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160364527A1 (en) 2015-06-12 2016-12-15 Merge Healthcare Incorporated Methods and Systems for Automatically Analyzing Clinical Images and Determining when Additional Imaging May Aid a Diagnosis
US20170083665A1 (en) * 2015-09-23 2017-03-23 Siemens Healthcare Gmbh Method and System for Radiology Structured Report Creation Based on Patient-Specific Image-Derived Information
US10832808B2 (en) * 2017-12-13 2020-11-10 International Business Machines Corporation Automated selection, arrangement, and processing of key images

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101681348A (zh) * 2007-02-15 2010-03-24 塞科普公司 用于文档分析的基于语义的方法和装置
CN102687151A (zh) * 2009-09-28 2012-09-19 皇家飞利浦电子股份有限公司 处理dicom结构的报告内容的通用方法
CN103092820A (zh) * 2011-10-27 2013-05-08 镇江雅迅软件有限责任公司 一种电子文档协同编辑装置的实现
EP2657866A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-30 Koninklijke Philips N.V. Creating a radiology report

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2645330B1 (en) * 2012-03-29 2017-11-29 Siemens Healthcare GmbH Method and system for associating at least two different medical findings with each other
EP2669812A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-04 Koninklijke Philips N.V. Providing assistance with reporting

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101681348A (zh) * 2007-02-15 2010-03-24 塞科普公司 用于文档分析的基于语义的方法和装置
CN102687151A (zh) * 2009-09-28 2012-09-19 皇家飞利浦电子股份有限公司 处理dicom结构的报告内容的通用方法
CN103092820A (zh) * 2011-10-27 2013-05-08 镇江雅迅软件有限责任公司 一种电子文档协同编辑装置的实现
EP2657866A1 (en) * 2012-04-24 2013-10-30 Koninklijke Philips N.V. Creating a radiology report

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114997118A (zh) * 2021-03-02 2022-09-02 北京字跳网络技术有限公司 一种文档处理方法、装置、设备和介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20170169192A1 (en) 2017-06-15
WO2015125039A1 (en) 2015-08-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106415555B (zh) 用于病理学报告与放射学报告的相关联的系统和方法
CN102156715A (zh) 面向医学影像数据库的基于多病灶区域特征的检索系统
Wu et al. Chest imagenome dataset for clinical reasoning
CN105940401A (zh) 背景敏感医学数据输入系统
Lee et al. Method for diagnosing the bone marrow edema of sacroiliac joint in patients with axial spondyloarthritis using magnetic resonance image analysis based on deep learning
JP2017533522A (ja) テキスト認識に基づくテキストイメージリンキングを伴うピクチャアーカイビングシステム
CN106030588A (zh) 将结构化内容插入到项目化报告中
Van Assen et al. Beyond the artificial intelligence hype: what lies behind the algorithms and what we can achieve
US20210296004A1 (en) Inference Transparency System for Image-Based Clinical Decision Support Systems
Halling-Brown et al. The oncology medical image database (OMI-DB)
CN107072613A (zh) 基于纵向特征对感兴趣组织的健康状态的分类
Mongkolwat et al. The national cancer informatics program (NCIP) annotation and image markup (AIM) foundation model
CN104169967A (zh) 纤维神经结构的定位
Tariciotti et al. A Deep Learning Model for Preoperative Differentiation of Glioblastoma, Brain Metastasis, and Primary Central Nervous System Lymphoma: An External Validation Study
Haerle et al. Localized intraoperative virtual endoscopy (LIVE) for surgical guidance in 16 skull base patients
Zhang et al. Breast tumor segmentation in DCE-MRI using fully convolutional networks with an application in radiogenomics
Bougrine et al. Segmentation of plantar foot thermal images using prior information
Mattikalli et al. Universal lesion detection in CT scans using neural network ensembles
Plassard et al. Multi-scale hippocampal parcellation improves atlas-based segmentation accuracy
Liu et al. Deep learning based multi-organ segmentation and metastases segmentation in whole mouse body and the cryo-imaging cancer imaging and therapy analysis platform (CITAP)
Zhang et al. Breast mass detection in mammography and tomosynthesis via fully convolutional network-based heatmap regression
Han et al. Segmentation of organs at risk in CT volumes of head, thorax, abdomen, and pelvis
Kashyap et al. Challenges and applications for implementing machine learning in computer vision
Zhang et al. Convolutional encoder-decoder for breast mass segmentation in digital breast tomosynthesis
Zhang et al. Region of interest discovery using discriminative concrete autoencoder for covid-19 lung ct images

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20161012

RJ01 Rejection of invention patent application after publication