CN116805531B - 一种儿科远程医疗系统 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种儿科远程医疗系统，涉及医疗器械技术领域，上述系统包括：儿童端、医生端，所述儿童端运行于儿科诊疗设备，所述儿科诊疗设备集成医疗监测器械，所述医疗监测器械用于采集患者的多媒体医疗数据，其中：所述儿童端，用于与所述医生端建立连接，并获取所述医疗监测器械所采集儿童用户的多媒体医疗数据，并基于所建立的连接向所述医生端发送所述多媒体医疗数据；所述医生端，用于显示所述多媒体医疗数据，以供医生查看所述多媒体医疗数据。应用本实施例提供的系统，以实现儿童患者与医生远程诊疗。
Description
技术领域
本申请涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种儿科远程医疗系统。
背景技术
传统的儿科诊疗需要儿童患者与医生面对面沟通交流，医生基于儿童患者当前情况为儿童患者诊断病情、开具治疗处方等。但是，这种传统的儿科诊疗方式需要儿童患者先赶到医院，然后进行挂号、排队等等一系列操作，耗费大量时间精力。因此，急需一种儿科远程医疗系统，以实现儿童患者与医生远程诊疗。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种儿科远程医疗系统，以实现儿童患者与医生远程诊疗。具体技术方案如下：
本申请实施例提供了一种儿科远程医疗系统，所述系统包括：儿童端、医生端，所述儿童端运行于儿科诊疗设备，所述儿科诊疗设备集成医疗监测器械，所述医疗监测器械用于采集患者的多媒体医疗数据，其中：
所述儿童端，用于与所述医生端建立连接，并获取所述医疗监测器械所采集儿童用户的多媒体医疗数据，并基于所建立的连接向所述医生端发送所述多媒体医疗数据；
所述医生端，用于显示所述多媒体医疗数据，以供医生查看所述多媒体医疗数据。
本发明的一个实施例中，上述医疗监测器械包括数字听诊器、压舌板，所述数字听诊器集成音频采集组件，所述压舌板集成图像采集组件。
本发明的一个实施例中，上述系统还包括服务器，所述儿童端、医生端通过所述服务器连接，所述服务器，包括：
数据获取模块，用于获取所述儿科诊疗设备所采集儿童用户的多媒体医疗数据；
第一特征提取模块，用于对所述多媒体医疗数据进行数据背景特征提取，得到第一特征；
第二特征提取模块，用于对所述多媒体医疗数据进行数据内容特征提取，得到第二特征；
特征更新模块，用于基于所述第一特征，更新所述第二特征，将更新后的第二特征确定为所述多媒体医疗数据所针对医疗目标的目标特征；
数据检测模块，用于基于所确定的目标特征，识别所述多媒体医疗数据所针对的医疗目标，得到识别结果；
数据发送模块，用于向所述医生端和/或儿童端发送识别结果，以使得所述医生端和/或儿童端在对应的用户界面显示所述识别结果。
本发明的一个实施例中，上述第二特征提取模块，包括：
第一语义特征提取子模块，用于对所述多媒体医疗数据进行多尺度分割，得到多个不同尺度的目标数据，对每一尺度的目标数据的语义特征进行提取，得到每一尺度对应的第一语义特征；
第二语义特征提取子模块，用于针对每一尺度，提取该尺度的相邻尺度的目标数据的边缘特征，融合该尺度对应的第一语义特征以及相邻尺度对应的边缘特征，对融合后的特征进行语义特征提取，得到该尺度对应的第二语义特征；
特征融合子模块，用于对每一尺度对应的第一语义特征与第二语义特征进行特征融合，将融合得到的特征确定为每一尺度对应的目标特征；
特征确定子模块，用于基于每一尺度对应的目标特征，确定表征所述多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
本发明的一个实施例中，上述第二特征提取模块，还包括：
特征更新子模块，具体用于在所述特征融合子模块得到每一尺度对应的目标特征之后，将每一尺度对应的第一语义特征更新为每一尺度对应的目标特征，基于更新后的第一语义特征，触发所述第二语义特征提取子模块，直至满足预设的收敛条件，得到每一尺度对应的最终目标特征；
所述特征确定子模块，具体用于基于每一尺度对应的最终目标特征，确定表征所述多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
本发明的一个实施例中，上述特征确定子模块，具体用于确定表征每一尺度对应的第一语义特征与每一尺度对应的目标特征之间特征差异信息的第三特征；针对每一尺度，融合该尺度对应的目标特征与第三特征，将融合后的特征确定为第二特征。
本发明的一个实施例中，上述特征更新模块，具体用于融合所述第一特征、第二特征，得到第四特征；确定表征所述第一特征与第二特征之间特征差异信息的第五特征；融合所述第四特征、第五特征，得到第六特征，基于所述第六特征，更新所述第二特征。
本发明的一个实施例中，上述多媒体医疗数据为医疗图像数据，所述识别结果包含医疗目标的第一位置，所述服务器，还用于基于所述第一位置与所述医疗监测器械的第二位置，确定所述医疗监测器械的移动路径，向所述儿童端发送所述移动路径，以使得所述儿童端显示所述移动路径。
由以上可见，应用本实施例提供的儿科远程医疗系统，儿童端与医生端建立连接，儿童端运行于儿科诊疗设备，并且儿科诊疗设备集成医疗监测器械，医疗监测器械用于采集患者的多媒体医疗数据。采用医疗监测器械采集儿童患者数据的过程能够尽可能模拟线下诊疗时医生为儿童患者做初步检查的过程。儿童端将上述医疗监测数据向医生端发送，医生端通过显示上述多媒体医疗数据，能够使得医生可以实时了解儿童用户当前情况。这样，通过儿科远程医疗系统，为儿童患者与医生实现远程诊疗，并且在尽可能还原线下诊疗初步检查过程的基础上，节省儿童患者的时间成本，提高诊疗效率。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
图1a为本申请实施例提供的一种儿科远程医疗系统的框架图；
图1b为本申请实施例提供的第一种儿科远程医疗系统的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的第二种儿科远程医疗系统的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的第一种服务器的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的第二种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员基于本申请所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供的一种儿科远程医疗系统，上述系统的框架如图1a所示。图1a所示的系统中，左侧设备为儿科诊疗设备，儿童端运行于儿科诊疗设备，儿科诊疗设备可以放置于家中、学校；右侧设备为医生端所运行的电子设备，上述电子设备置于医院。
儿童端提供多种功能，如用户注册、用户管理、医护预约、实时视频通话等功能。服务器，用于对儿童端、医生端所发送的请求进行响应。医生端提供多种功能，如医生注册、医生信息管理、实时视频通话、病史调取、药房接入等功能。
儿童端与医生端之间通过互联网建立连接。儿童用户可以通过儿科远程医疗系统，实时向医生告知自己的情况；医生可以通过儿科远程医疗系统，实时获取儿童用户的情况，做出病情诊断，开具处方。
儿科诊疗设备，包括箱体，箱体上嵌设有控制面板。儿科诊疗设备还集成医疗监测器械。
医疗监测器械可以包括摄像头、麦克风；摄像头、麦克风可以实现与医生端实时视频/语音通话。
医疗监测器械还可以包括数字听诊器、压舌板。其中，数字听诊器集成音频采集组件，压舌板集成图像采集组件。音频采集组件用于采集心脏、肺部、动脉、静脉和其他内脏器官处的音频信号，图像采集组件用于采集口腔、喉部、咽部、气管等区域的图像。
儿童用户在使用上述数字听诊器、压舌板时，可以将上述器械放置于相应位置。通过集成各类组件的数字听诊器、压舌板，能够有效获取儿童用户的当前实际情况。
本申请实施例提供的系统可以应用于家庭、学校等场景中。以家庭场景为例，儿科诊疗设备放置于家庭中，在儿童身体出现异常情况时，家长可以操作儿科诊疗设备，与医生端建立通话连接。在与医生端实时通话过程中，家长可以按照医生的操作指示，操作儿科诊疗设备所集成的医疗诊断器械，以使得儿童端获取所采集的医疗数据；医生基于所采集的医疗数据以及其他信息，对儿童进行诊断，并向儿科诊疗设备发送医疗决策结果。这样，针对儿童患者，实现医疗器械和病情诊断一体化。
以下对儿童端、医生端的功能进行说明：
参见图1b，图1b为本申请实施例提供的第一种儿科远程医疗系统的结构示意图，图1b所示的系统中，包括101-102。
儿童端101，用于与医生端建立连接，并获取医疗监测器械所采集儿童用户的多媒体医疗数据，并基于所建立的连接向医生端发送多媒体医疗数据。
上述连接可以是长连接。通过上述连接，儿童端与医生端之间可以建立视频/语音通话、文字对话等。
上述多媒体医疗数据的类型可以包括：医疗图像数据类型、医疗音频数据类型、医疗文本数据类型。上述医疗图像数据用于表征儿童用户的医疗区域的图像信息，医疗音频数据用于表征儿童用户的医疗区域的音频信息，医疗文本数据用于表征儿童用户的医疗区域的文字描述信息。
上述多媒体医疗数据可以是当前采集的数据，还可以包含当前采集数据以及历史采集的数据。上述多媒体医疗数据可以存储于数据存储器中，数据存储器可以是儿科诊疗设备中的存储器，也可以是云存储器。儿童端可以读取上述数据存储器所存储的当前儿童用户对应的多媒体医疗数据。
儿童端在获取多媒体医疗数据后，可以基于所建立的连接向医生端发送上述数据。具体的，可以将所获取的多媒体医疗数据按照预设数据格式进行数据封装，并对数据进行加密处理，将加密后的数据向医生端发送，医生端接收到上述数据后，进行解密处理，并对数据进行解封装，得到多媒体医疗数据。
医生端102，用于显示多媒体医疗数据，以供医生查看多媒体医疗数据。
医生端在接收到多媒体医疗数据后，可以在医生端对应的用户界面中的预设区域内显示上述多媒体医疗数据。
医生可以基于所显示的多媒体医疗数据，了解儿童用户的情况，对儿童用户的病情进行诊断。
由以上可见，应用本实施例提供的儿科远程医疗系统，儿童端与医生端建立连接，儿童端运行于儿科诊疗设备，并且儿科诊疗设备集成医疗监测器械，医疗监测器械用于采集患者的多媒体医疗数据。采用医疗监测器械采集儿童患者数据的过程能够尽可能模拟线下诊疗时医生为儿童患者做初步检查的过程。儿童端将上述医疗监测数据向医生端发送，医生端通过显示上述多媒体医疗数据，能够使得医生可以实时了解儿童用户当前情况。这样，通过儿科远程医疗系统，为儿童患者与医生实现远程诊疗，并且在尽可能还原线下诊疗初步检查过程的基础上，节省儿童患者的时间成本，提高诊疗效率。
参见图2，图2为本申请实施例提供的第二种儿科远程医疗系统的结构示意图，除了儿童端201、医生端203，本实施例所提供的系统还包括服务器202。
上述服务器可以是云服务器。儿童端、医生端通过上述服务器连接。具体的，儿童端与医生端进行数据交互时，服务器以中介设备形式对所传输的数据进行处理，并将处理后的数据向对应端发送。
以下对服务器202的功能模块进行说明。
参见图3，图3为本实施例提供的第一种服务器的结构示意图。在图3中，服务器包括以下301-306。
数据获取模块301，用于获取儿科诊疗设备所采集儿童用户的多媒体医疗数据。
所获取的上述多媒体医疗数据可以是儿童用户的实时数据，也可以是历史数据。
从前述说明可知，多媒体医疗数据可以存储于数据存储器中，服务器可以从上述数据存储器中读取当前儿童用户对应的多媒体医疗数据，从而获取上述多媒体医疗数据。
第一特征提取模块302，用于对多媒体医疗数据进行数据背景特征提取，得到第一特征。
上述第一特征用于表征多媒体医疗数据的数据背景信息。例如：当多媒体医疗数据为医疗图像数据时，第一特征可以表征医疗图像数据的图像背景信息；当多媒体医疗数据为医疗音频数据时，第一特征可以表征医疗音频数据的背景音频信息，当多媒体医疗数据为医疗文本数据时，第一特征可以表征医疗文本数据所描述事件的背景信息。
一种实施方式中，可以对多媒体医疗数据进行多尺度的特征提取，将尺度大于预设尺度的特征确定为数据背景特征。尺度大于预设尺度的特征能够全面表征多媒体医疗数据的全局特征，全局特征能够较好地表征多媒体医疗数据的背景信息，因此，能够将尺度大于预设尺度的特征确定为数据背景特征。
在多媒体医疗数据为医疗图像数据时，一种实施方式中，可以对医疗图像数据进行场景特征提取，得到医疗图像数据的场景特征，对场景特征进行目标轮廓特征提取，得到表征医疗图像数据所包含目标的轮廓信息的轮廓特征，对轮廓特征以及场景特征进行特征融合，将融合后得到的特征确定为第一特征。
上述场景特征用于表征医疗图像数据的空间场景信息。在进行场景特征提取时，可以采用预设数量个尺寸不同的卷积块对医疗图像数据进行特征提取，上述预设数量属于小数量范围，将提取得到的特征确定为场景特征。由于上述卷积块的数量属于小数量范围，也就是说卷积块的数量较少，这样提取得到的特征能够反映数据的全局性特性，也即空间场景信息，从而能够得到较为准确的场景特征。
上述轮廓特征用于表征医疗图像数据所包含目标的轮廓信息。在进行轮廓特征提取时，可以采用卷积块对医疗图像数据进行迭代特征提取，在特征迭代过程中能够保留显著性特征，显著性特征表征图像所包含目标的轮廓信息的可能性较大，因此，将所确定的显著性特征确定为轮廓特征。
在融合轮廓特征以及场景特征时，可以对轮廓特征与场景特征中每一元素进行求和，将计算后得到的特征确定为第一特征。
第二特征提取模块303，用于对多媒体医疗数据进行数据内容特征提取，得到第二特征。
上述第二特征用于表征多媒体医疗数据的数据内容信息。例如：当多媒体医疗数据为医疗图像数据时，第二特征可以表征医疗图像数据的图像内容信息；当多媒体医疗数据为医疗音频数据时，第二特征可以表征医疗音频数据的音频语义信息，当多媒体医疗数据为医疗文本数据时，第二特征可以表征医疗文本数据所描述事件的内容信息。
一种实施方式中，可以对多媒体医疗数据进行多次下采样/多窗口截取操作，得到多张不同尺寸的下采样图像，对每一张下采样图像进行多次迭代的特征提取，将所提的每一特征确定为第二特征。
上述第二特征提取模块所包含的功能子模块可以参见后续图4对应的实施例，在此不进行详述。
特征更新模块304，用于基于第一特征，更新第二特征，将更新后的第二特征确定为多媒体医疗数据所针对医疗目标的目标特征。
上述医疗目标是指多媒体医疗数据所针对的儿童用户的身体部位。例如，医疗目标可以是口腔、喉管、心脏、肺部、静脉、动脉等。
由于第一特征是反映多媒体医疗数据的背景信息，第二特征是反映多媒体医疗数据的内容信息，那么，基于第一特征更新第二特征，能够使得更新后的第二特征既包含多媒体医疗数据的内容信息以及背景信息，同时，基于背景信息适应性调整内容信息，使得更新后的第二特征能够更加准确反映医疗目标的特性。
一种实施方式中，特征更新模块，具体用于对第一特征中每一元素的特征值进行归一化处理，计算归一化处理的值与第二特征之间的乘积，将计算得到的乘积确定为更新后的第二特征。
一种实施方式中，可以按照以下表达式更新第二特征：
其中，为第一特征，/>为第二特征，/>为更新后的第二特征，/>表示预设的平均池化函数，/>表示预设的最大池化函数，/>表示预设的3*3空洞卷积，/>表示预设的Sigmoid函数。
另一种实施方式中，特征更新模块，具体用于融合第一特征、第二特征，得到第四特征；确定表征第一特征与第二特征之间特征差异信息的第五特征；融合所述第四特征、第五特征，得到第六特征；基于第六特征，更新第二特征。
在融合第一特征、第二特征时，可以对第一特征与第二特征进行加权融合，得到第四特征。
上述第五特征表征第一特征与第二特征之间特征差异信息的特征。在确定第五特征时，可以计算第一特征与第二特征之间的特征差，将计算得到的特征差确定为第五特征。
上述第四特征是融合了第一特征与第二特征的特征信息，也就是既能反映多媒体医疗数据的背景特征，又能反映多媒体医疗数据的内容特征；上述第五特征是反映第一特征与第二特征之间的差异特征，由于第一特征与第二特征是分别从不同维度所反映的特征信息，两者的特征差异信息可以是第一特征或第二特征中的独特信息，上述独特信息中存在有效信息的可能性大，因此，第五特征能够表征多媒体医疗数据中的有效特征；这样，融合了第四特征、第五特征的第六特征，既能反映多媒体医疗数据的背景特征，又能反映多媒体医疗数据的内容特征，还能反映多媒体医疗数据的有效特征。这样，第六特征的特征信息丰富、全面，并且包含多媒体医疗数据的深层信息。
在融合第四特征与第五特征时，可以对第四特征与第五特征进行加权融合，得到第六特征。
由于第六特征中所包含的信息丰富、全面，因此，基于第六特征，能够更加准确地更新第二特征。
在基于第六特征更新第二特征时，可以对第六特征中每一特征值进行归一化处理，计算归一化处理得到的特征与第二特征之间的乘积，将计算得到的特征确定为更新后的第二特征。
可以看到，由于第二特征是基于第六特征更新得到的，又由于第六特征，既能反映多媒体医疗数据的背景特征，又能反映多媒体医疗数据的内容特征，还能反映多媒体医疗数据的有效特征。因此，基于第六特征，能够准确地更新第二特征，以使得更新后的第二特征准确度高。
数据检测模块305，用于基于所确定的目标特征，识别多媒体医疗数据所针对的医疗目标，得到识别结果。
在识别上述医疗目标时，可以检测医疗目标的类型、位置等。一种实施方式中，可以采用分类器，基于目标特征，对医疗目标进行分类，将分类结果作为识别结果。
例如：多媒体医疗数据为医疗图像数据时，所针对医疗目标可以为儿童用户的口腔区域，基于目标特征，确定所针对医疗目标的类型，即口腔类型，作为识别结果；多媒体医疗数据为医疗音频数据时，所针对医疗目标可以为儿童用户的心脏区域，基于目标特征，确定心脏区域所发出声音的类型，作为识别结果；多媒体医疗数据为医疗文本数据时，所针对医疗目标可以为儿童用户的眼睛区域，基于目标特征，确定所针对医疗目标的类型，即眼睛类型，作为识别结果。
数据发送模块306，用于向医生端和/或儿童端发送识别结果，以使得医生端和/或儿童端在对应的用户界面显示识别结果。
一种实施方式中，数据发送模块，可以将所得到的识别结果经过加密，向医生端和/或儿童端发送。医生端和/或儿童端对经过加密的数据进行解密，得到识别结果，进而将识别结果显示在对应的用户界面中。
医生端在用户界面上显示上述识别结果，可以供医生参考、辅助诊断病情；儿童端在用户界面上显示上述识别结果，可以供儿童用户实时查看定医疗监测器械所采集的多媒体医疗数据所针对医疗目标的情况。
当多媒体医疗数据为口腔医疗图像数据时，识别结果可以是口腔医疗图像中的喉管类型以及位置。该识别结果能够帮助儿童用户更好确定喉管位置，从而可以帮助儿童用户更加准确地移动医疗监测器械。该识别结果也可以帮助医生参考当前儿童用户所持医疗监测器械情况，医生可以实时指示儿童用户按照正确方向移动。
当多媒体医疗数据为心动音频数据时，识别结果可以是心动音频数据中所包含信号的类型、各信号类型的起止时间等。该识别结果能够供儿童用户更加准确地移动医疗监测器械，也可以高效率辅助医生进行病情诊断。
当多媒体医疗数据为病情描述文本数据时，识别结果可以是病情描述数据中所描述病情的类型。该识别结果能够为儿童用户/医生提供参考信息，儿童用户可以基于自身症状确定是否为上述识别结果，医生可以基于上述识别结果进行辅助病情诊断。
由以上可知，由于第一特征是反映多媒体医疗数据的背景信息，第二特征是反映多媒体医疗数据的内容信息，基于第一特征更新第二特征，能够基于多媒体医疗数据的背景信息调整内容信息，使得调整后的第二特征更加适应于多媒体医疗数据的背景特性，这样，调整后的第二特征能够更加准确地反映多媒体医疗数据所针对医疗目标的特性，基于调整后的第二特征，也即目标特征，能够更加准确地识别医疗目标，从而提高识别结果的准确性，医生端和/或儿童端通过上述识别结果，向医生和/或儿童用户提供了更加有效、准确的医疗信息。
在前述多媒体医疗数据为医疗图像数据，且识别结果包含医疗目标的第一位置时，服务器，还可以基于第一位置与医疗监测器械的第二位置，确定医疗监测器械的移动路径，并向儿童端发送上述移动路径，以使得儿童端显示移动路径。
上述医疗监测器械的第二位置是指医疗监测器械所在的地理位置，上述第一位置是指医疗目标所在的地理位置。上述第二位置可以是基于医疗监测器械内置的位置传感器获得的。
在确定移动路径时，可以基于第一位置，确定医疗监测器械的移动终点位置，如可以将第一位置映射至医疗监测器械所在平面，得到映射位置，作为移动终点位置，将第二位置作为移动起点位置，基于移动起点位置与移动终点位置，采用预设的路径规划算法，规划医疗监测器械的移动路径。
儿童端在显示上述移动路径后，儿童用户可以遵循上述移动路径移动医疗监测器械。
可以看到，服务器基于医疗目标的第一位置以及医疗监测器械的第二位置，能够更加准确地确定医疗监测器械的移动路径，儿童端通过显示上述移动路径，能够方便儿童用户更加快捷地移动医疗监测器械。
在前述图3对应的实施例的第二特征提取模块，为了提取得到更为精确的特征，第二特征提取模块303可以包括下述403-406。基于此，本申请的一个实施例中，参见图4，图4为本申请实施例提供的第二种服务器的结构示意图，上述模块包括下述401-409。
数据获取模块401，用于获取儿科诊疗设备所采集儿童用户的多媒体医疗数据。
第一特征提取模块402，用于对多媒体医疗数据进行数据背景特征提取，得到第一特征。
上述401-402与前述图3对应的实施例301-302相同。
第一语义特征提取子模块403，用于对多媒体医疗数据进行多尺度分割，得到多个尺度的目标数据，对每一尺度的目标数据的语义特征进行提取，得到每一尺度对应的第一语义特征。
尺度对应的第一语义特征用于表征该尺度的目标数据的语义信息。由于语义信息反映目标数据的数据内容，因此，可以从数据的语义特征的角度确定第二特征。
一种实施方式中，可以采用滑动窗口方式，每一窗口的尺寸为每一尺度的尺寸，通过滑动窗口，对多媒体医疗数据进行分割，得到多个不同尺度的目标数据。
另一种实施方式中，可以对多媒体医疗数据进行下采样，得到多个不同尺度的目标数据。
在提取第一语义特征时，可以采用预设的语义特征提取算法，对目标数据的语义特征进行特征提取。
第二语义特征提取子模块404，用于针对每一尺度，提取该尺度的相邻尺度的目标数据的边缘特征，融合该尺度对应的第一语义特征以及相邻尺度对应的边缘特征，对融合后的特征进行语义特征提取，得到该尺度对应的第二语义特征。
上述边缘特征用于反映目标数据的边缘细节信息，可以简单理解为边缘特征为数据浅层信息，语义特征为数据深层信息。
上述相邻尺度可以是按照尺度顺序排列时当前所针对尺度的相邻尺度，可以是大于当前所针对尺度的各尺度中与当前所针对尺度相邻的尺度，也可以是小于当前所针对尺度的各尺度中与当前所针对尺度相邻的尺度。
在提取边缘特征时，可以相邻尺度的目标数据的尺寸进行调整，调整至当前所针对尺度的尺寸大小，对调整后的相邻尺度的目标数据进行边缘特征提取，具体可以采用残差块提取边缘特征，将提取得到的特征确定为边缘特征。
在融合上述第一语义特征与边缘特征时，可以对第一语义特征与边缘特征进行求和，将计算得到的和值确定为融合后的特征。
上述融合得到的特征，由于是基于第一语义特征与相邻尺度对应的边缘特征融合得到的，第一语义特征反映当前尺度的目标数据的核心信息，相邻尺度对应的边缘特征则反映当前尺度所在的上下文的场景信息，这样，所融合的特征，融合了上下文的场景信息以及目标数据的核心信息，所融合的信息能够更加全面地反映目标数据的内容信息。这样，对融合后的特征进行语义特征提取，所得到的第二语义特性能够更为全面反映目标数据内容特性的特征。
在提取第二语义特征时，可以采用语义特征提取算法，对融合后的特征进行语义特征提取，得到第二语义特征。
特征融合子模块405，用于对每一尺度对应的第一语义特征与第二语义特征进行特征融合，得到每一尺度对应的融合特征。
由于融合特征是基于第一语义特征与第二语义特征融合得到的，第一语义特征是从数据内容信息角度反映目标数据的语义信息，而第二语义特征是从数据内容以及数据边缘特性角度反映目标数据的语义信息，第二语义特征相较第一语义特征的维度更加丰富，但是由于融合了数据边缘特性，在特定维度上第二语义特征的准确性相较于第一语义特征的准确性来说，可能存在不足。因此，将第一语义特征与第二语义特征进行特征融合，使得融合后的特征能全面、准确反映目标数据的语义信息。
在进行特征融合时，可以对每一尺度对应的第一语义特征与第二语义特征进行加权求和，将计算得到的特征确定为融合得到的特征。
特征确定子模块406，用于基于每一尺度对应的目标特征，确定表征多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
由于目标特征能够全面、准确地反映目标数据的语义信息，因此，基于每一尺度对应的目标特征，能够使得所确定的第二特征能够更为准确、全面反映数据的内容信息。
一种实施方式中，特征确定子模块，可以具体用于将每一尺度对应的目标特征确定为第二特征。
另一种实施方式中，特征确定子模块，可以具体用于确定表征每一尺度的第一语义特征与每一尺度对应的目标特征之间特征差异信息的第三特征；针对每一尺度，融合该尺度对应的目标特征与第三特征，将融合后的特征确定为第二特征。
上述第三特征是表征每一尺度对应的第一语义特征与目标特征之间的特征差异信息，由于目标特征是经过多次特征融合得到的特征，在融合过程中，可能会丢失一些有效信息，而上述有效信息可能大多存在于第一次对目标数据进行语义特征提取得到的第一语义特征，同时，第一语义特征中所包含的大多是浅层信息，而可能未包含深层挖掘信息，由于目标特征是经过多次特征融合得到的，目标特征则反映目标数据的深层挖掘信息，而上述有效信息以及深层挖掘信息均能反映目标数据的数据内容。因此，表征目标特征与第一语义特征之间的特征差异信息的第三特征，既包含第一语义特征中可能不存在的深层挖掘信息，又包含目标特征中可能丢失的有效信息，也即，第三特征能够有效反映目标数据的数据内容。
在确定第三特征时，可以计算每一尺度对应的第一语义特征对应的目标特征之间的特征差，将计算得到的特征差确定为第三特征。
由于第二特征是基于目标特征与第三特征融合得到的，第二特征相较于目标特征，由于融合了第三特征，使得第二特征的有效性进一步提高。
在融合目标特征与第三特征时，可以对目标特征与第三特征进行加权求和，将计算得到的特征确定为第二特征。
特征更新模块407，用于基于第一特征，更新第二特征，将更新后的第二特征确定为多媒体医疗数据所针对医疗目标的目标特征。
数据检测模块408，用于基于所确定的目标特征，识别多媒体医疗数据所针对的医疗目标，得到识别结果。
数据发送模块409，用于向医生端和/或儿童端发送识别结果，以使得医生端和/或儿童端在对应的用户界面显示识别结果。
上述407-409与前述304-306相同。
由以上可见，由于目标特征能够全面、准确地反映目标数据的语义信息，因此，基于每一尺度对应的目标特征，能够使得所确定的第二特征能够更为准确、全面反映数据的内容信息。
在前述图4对应的实施例中，第二特征提取模块除了包括前述401-409之外，还可以包括特征更新子模块。
特征更新子模块，具体用于在特征融合子模块得到每一尺度对应的目标特征之后，将每一尺度对应的第一语义特征更新为每一尺度对应的目标特征，基于更新后的第一语义特征，触发第二语义特征提取子模块，直至满足预设的收敛条件，得到每一尺度对应的最终目标特征。
基于此，特征确定子模块，则是基于每一尺度对应的最终目标特征，确定表征所述多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
上述特征更新子模块，将每一尺度对应的第一语义特征更新为对应的目标特征后，基于更新后的第一语义特征，触发第二语义特征提取子模块，直至得到特征融合子模块所确定的目标特征，在未满足收敛条件时，继续基于当前所确定的目标特征更新第一语义特征，基于更新后的第一语义特征，重复触发第二语义特征提取子模块，直至满足收敛条件，得到每一尺度的最终目标特征。
可以看到，在本实施例中，采用多次迭代方式，每次迭代通过更新第一语义特征，得到目标特征，在满足收敛条件时，得到最终目标特征。
上述收敛条件可以是预设迭代次数、最终目标特征满足预设特征要求等。
可以看到，采用多次迭代方式，不断更新目标特征，使得最终得到的目标特征能够更为准确地反映数据的内容信息。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘Solid State Disk (SSD)）等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。
Claims (7)
1.一种儿科远程医疗系统，其特征在于，所述系统包括：儿童端、医生端，所述儿童端运行于儿科诊疗设备，所述儿科诊疗设备集成医疗监测器械，所述医疗监测器械用于采集患者的多媒体医疗数据，其中：
所述儿童端，用于与所述医生端建立连接，并获取所述医疗监测器械所采集儿童用户的多媒体医疗数据，并基于所建立的连接向所述医生端发送所述多媒体医疗数据；
所述医生端，用于显示所述多媒体医疗数据，以供医生查看所述多媒体医疗数据；
所述系统还包括服务器，所述儿童端、医生端通过所述服务器连接，所述服务器，包括：
数据获取模块，用于获取所述儿科诊疗设备所采集儿童用户的多媒体医疗数据；
第一特征提取模块，用于对所述多媒体医疗数据进行数据背景特征提取，得到第一特征；
第二特征提取模块，用于对所述多媒体医疗数据进行数据内容特征提取，得到第二特征；
特征更新模块，用于基于所述第一特征，更新所述第二特征，将更新后的第二特征确定为所述多媒体医疗数据所针对医疗目标的目标特征；
数据检测模块，用于基于所确定的目标特征，识别所述多媒体医疗数据所针对的医疗目标，得到识别结果；
数据发送模块，用于向所述医生端和/或儿童端发送识别结果，以使得所述医生端和/或儿童端在对应的用户界面显示所述识别结果；
所述特征更新模块，具体用于对所述第一特征、第二特征进行特征融合，得到融合特征，基于融合特征，更新第二特征。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述医疗监测器械包括数字听诊器、压舌板，所述数字听诊器集成音频采集组件，所述压舌板集成图像采集组件。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第二特征提取模块，包括：
第一语义特征提取子模块，用于对所述多媒体医疗数据进行多尺度分割，得到多个不同尺度的目标数据，对每一尺度的目标数据的语义特征进行提取，得到每一尺度对应的第一语义特征；
第二语义特征提取子模块，用于针对每一尺度，提取该尺度的相邻尺度的目标数据的边缘特征，融合该尺度对应的第一语义特征以及相邻尺度对应的边缘特征，对融合后的特征进行语义特征提取，得到该尺度对应的第二语义特征；
特征融合子模块，用于对每一尺度对应的第一语义特征与第二语义特征进行特征融合，将融合得到的特征确定为每一尺度对应的目标特征；
特征确定子模块，用于基于每一尺度对应的目标特征，确定表征所述多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述第二特征提取模块，还包括：
特征更新子模块，具体用于在所述特征融合子模块得到每一尺度对应的目标特征之后，将每一尺度对应的第一语义特征更新为每一尺度对应的目标特征，基于更新后的第一语义特征，触发所述第二语义特征提取子模块，直至满足预设的收敛条件，得到每一尺度对应的最终目标特征；
所述特征确定子模块，具体用于基于每一尺度对应的最终目标特征，确定表征所述多媒体医疗数据的数据内容信息的第二特征。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述特征确定子模块，具体用于确定表征每一尺度对应的第一语义特征与每一尺度对应的目标特征之间特征差异信息的第三特征；针对每一尺度，融合该尺度对应的目标特征与第三特征，将融合后的特征确定为第二特征。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的系统，其特征在于，所述特征更新模块，具体用于融合所述第一特征、第二特征，得到第四特征；确定表征所述第一特征与第二特征之间特征差异信息的第五特征；融合所述第四特征、第五特征，得到第六特征，基于所述第六特征，更新所述第二特征。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的系统，其特征在于，所述多媒体医疗数据为医疗图像数据，所述识别结果包含医疗目标的第一位置，所述服务器，还用于基于所述第一位置与所述医疗监测器械的第二位置，确定所述医疗监测器械的移动路径，向所述儿童端发送所述移动路径，以使得所述儿童端显示所述移动路径。
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