CN117174238A - 基于人工智能的病理学报告自动生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于人工智能的病理学报告自动生成方法，该方法包括以下步骤：步骤一：数据收集与特征工程提取；步骤二：模型训练和优化；步骤三：通过模型生成病理学报告；步骤四：病理学报告优化和审核，所述数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；所述模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型生成相应的病理学报告；所述报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性；所述特征提取模块，用于提取病理学数据中的图像以及文字特征；本发明，具有病理学报告生成精确且可靠的特点。

Description

基于人工智能的病理学报告自动生成方法

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体为基于人工智能的病理学报告自动生成方法。

背景技术

在现代医疗诊断中，病理学报告扮演着至关重要的角色，为医生提供了关键的诊断和治疗指导。然而，传统的手动编写病理学报告过程存在一些限制，如耗时、主观性和人为误差。随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，自动病理学报告生成成为了一个备受关注的研究领域。

传统的自然语言处理技术和图像分析方法已在病理学领域得到应用，但仍然存在一些挑战，如难以处理复杂的图像特征和结构信息，以及在文本生成中保持流畅性和准确性。此外，医学领域的专业性和复杂性要求自动生成的报告在语法、临床知识和表达方式上达到高水平。

为了解决这些问题，结合深度学习技术的自动病理学报告生成方法应运而生。得益于此，尽管自动病理学报告生成方法取得了显著进展，但仍需要解决一些问题，如保证报告的语法正确性和流畅性，确保生成的报告与历史病例一致，以及引入医生审核机制来提高报告的质量和可信度。本发明旨在克服这些问题，为医疗行业提供一种高效、精确且可靠的病理学报告生成方法，以提升医疗诊断和治疗的效率和质量。

发明内容

本发明的目的在于提供基于人工智能的病理学报告自动生成方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的病理学报告自动生成系统，该系统的运行方法包括以下步骤：

步骤一：数据收集与特征工程提取；

步骤二：模型训练和优化；

步骤三：通过模型生成病理学报告；

步骤四：病理学报告优化和审核。

根据上述技术方案，所述数据收集与特征工程提取的步骤，包括：

从医疗数据库中收集多样的病理学数据；

对图像和文本数据进行预处理；

进行特征工程提取。

根据上述技术方案，所述进行特征工程提取的步骤，包括：

在图像和文字的基础上，进行特征工程，需要提取图像特征和文字特征，以便更好地为模型提供输入，首先，通过卷积神经网络进行图像特征提取，对于病理切片图像，卷积神经网络可以识别不同的组织结构、细胞类型以及病变区域，卷积神经网络的底层卷积层可以捕获图像的边缘和纹理特征，而更深的层次则可以捕获更高级的特征，如特定细胞类型的形状，对于文字数据，特征工程将文字转化为可供模型理解的向量表示，使用自然语言处理技术，最后将图像特征和文字特征进行关联，以建立图像和临床信息之间的联系，这有助于模型理解图像中的病变与临床背景之间的关系，从而更准确地生成报告，通过以上方法，可以实现数据预处理的高效性和准确性，从而提高病理学报告自动生成方法的性能。

根据上述技术方案，所述模型训练和优化的步骤，包括：

使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练；

选择优化算法以及使用大规模的数据集进行端到端训练。

根据上述技术方案，所述使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练的步骤，包括：

使用步骤一中预处理和特征提取的数据作为输入，将图像数据送入卷积神经网络中进行卷积和池化操作，卷积神经网络自动学习图像中的纹理、形状和边缘特征，以及更高级的语义特征，文本数据被送入递归神经网络，以便从中获取语义信息，随后进行特征融合，将来自卷积神经网络和递归神经网络的特征有效地合并，以综合考虑图像和文本信息，该融合采用加权求和的方式进行，对两个分支的特征进行加权求和，权重可以根据任务需求进行设定，最后定义适当的损失函数，结合文本生成和图像相似性的任务来综合优化模型。

根据上述技术方案，所述通过模型生成病理学报告的步骤，包括：

将特定病例的图像和临床信息输入到训练完成的模型中；

利用图像特征和临床信息生成病理学报告。

根据上述技术方案，所述利用图像特征和临床信息生成病理学报告的步骤，包括：

将病例的图像数据和临床信息输入到经过训练的模型中，图像数据经过预处理和特征提取，临床信息也被编码成合适的格式，以作为模型的输入，模型会分析输入图像中的病理学特征，通过卷积神经网络进行图像处理，识别组织结构、细胞形态、染色信息关键特征，根据图像分析的结果和输入的临床信息，模型使用递归神经网络来生成相应的病理学报告，并且会考虑病例的不同特征，以确保报告的准确性和全面性，同时，该模型可以根据图像中的不同病变类型、组织结构和细胞形态生成详细的报告段落。

根据上述技术方案，所述病理学报告优化和审核的步骤，包括：

使用自然语言处理技术进行报告优化；

引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度。

根据上述技术方案，所述引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度的步骤，包括：

在报告生成后，系统将生成的报告与之前的病例报告进行对比，通过文本相似度计算，比较新生成的报告与历史报告之间的一致性，这有助于发现潜在的不一致或问题，并提供反馈给医生和系统，如果发现不一致或有问题的地方，系统会将报告交由专业的医生进行审核和修改，医生根据其临床经验和专业知识，对报告进行进一步的审查，确保报告的准确性和合理性，医生审核和修改过的报告可以用作反馈，用于进一步优化模型，系统可以将医生的修改作为训练数据的一部分，从而帮助模型逐步提升生成报告的质量和一致性，本步骤引入自然语言处理技术和文本对比，有助于确保报告在语法、内容一致性方面的质量，专业医生的审核进一步确保了报告的准确性和合理性，这种优化和审核的流程能够提高自动生成报告的可信度和实用性，为医疗诊断和决策提供更可靠的支持。

根据上述技术方案，所述该系统包括：

数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；

模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型，使其能够从图像和文本中学习病例特征，并生成相应的病理学报告；

报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过深度学习技术，结合图像和文本信息，该方法实现了从多层神经网络模型的训练到报告的生成，使其能够准确分析病例图像，并根据临床信息生成详尽的病理学报告，进一步，该方法引入自然语言处理技术对报告进行语法优化，与历史报告对比以保持一致性，并允许医生审核和修改，以确保报告的准确性和专业性，综合而言，本专利为医疗诊断提供了高效、可靠的自动化工具，以提高报告质量和临床实践效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例一提供的基于人工智能的病理学报告自动生成方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的基于人工智能的病理学报告自动生成系统的模块组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：图1为本发明实施例一提供的基于人工智能的病理学报告自动生成方法的流程图，本实施例可应用病理学报告自动生成的场景，该方法可以由本实施例提供的基于人工智能的病理学报告自动生成系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

步骤一：数据收集与特征工程提取；

在本发明实施例中，从多个医疗机构的病理学数据库中获取大量病例数据，这些数据包括高分辨率的病理切片图像、临床报告、患者信息、病理学家的注释等，为确保数据的多样性，从不同类型的疾病、组织和病变进行选择，以覆盖广泛的临床场景；

示例性的，对病理切片图像进行预处理，首先使用U-Net神经网络进行图像分割，将图像分割为细胞、组织结构和病变区域，为模型提供更有针对性的输入，从而可以使模型更好地理解图像的不同部分，为生成病理学报告时提供更准确的信息，在原始病历数据中包含了医生的手写注释、标记以及患者信息，通过使用光学字符识别技术，从图像中提取出这些文字信息，通过提取文字信息，模型可以在生成报告时参考医生的直接描述和观察，这有助于确保生成的报告与医生的观点保持一致，并更好地满足临床实践的要求；

示例性的，在图像和文字的基础上，进行特征工程，提取图像特征和文字特征，以便更好地为模型提供输入，首先，通过卷积神经网络进行图像特征提取，对于病理切片图像，卷积神经网络可以识别不同的组织结构、细胞类型以及病变区域，卷积神经网络的底层卷积层可以捕获图像的边缘和纹理特征，而更深的层次则可以捕获更高级的特征，如特定细胞类型的形状，对于文字数据，特征工程将文字转化为可供模型理解的向量表示，使用自然语言处理技术，如，词嵌入可以将单词映射到连续的向量空间，捕捉单词之间的语义关系，通过词嵌入技术，像“肿瘤”和“癌症”这样的医学术语可以被映射到一个连续的向量空间中，而在这个向量空间中，它们的向量表示会很接近，这是因为这两个词在医学上有相似的语义关系，它们通常都与异常细胞的增殖和疾病相关，因此，这些在语义上相关的词在向量空间中会有类似的位置，使得模型能够更好地理解它们之间的关系，最后将图像特征和文字特征进行关联，以建立图像和临床信息之间的联系，这有助于模型理解图像中的病变与临床背景之间的关系，从而更准确地生成报告，通过以上方法，可以实现数据预处理的高效性和准确性，从而提高病理学报告自动生成方法的性能。

步骤二：模型训练和优化；

在本发明实施例中，利用步骤一中预处理和特征提取得到的数据，通过深度学习技术进行模型训练和优化，以建立病理学图像与相应报告之间的关联；

示例性的，使用步骤一中预处理和特征提取的数据作为输入，将图像数据送入卷积神经网络中进行卷积和池化操作，卷积神经网络自动学习图像中的纹理、形状和边缘等低级特征，以及更高级的语义特征，文本数据被送入递归神经网络，以便从中获取语义信息，随后进行特征融合，将来自卷积神经网络和递归神经网络的特征有效地合并，以综合考虑图像和文本信息，该融合采用加权求和的方式进行，对两个分支的特征进行加权求和，权重可以根据任务需求进行设定，最后定义适当的损失函数，结合文本生成和图像相似性的任务来综合优化模型；

示例性的，使用包含多种疾病类型和病变情况的大规模病理学数据集进行训练，这有助于模型在各种情况下都能表现出良好的泛化能力和准确性，并使用Adam优化算法更新模型的参数，通过反向传播算法，将损失从输出传递到各个网络层，以根据损失来更新权重和偏差，假设，模型试图从病理图像预测病变类型和严重程度，在训练期间，模型会反复处理来自大规模数据集的图像和相应的报告，每次处理都会计算预测与真实标签之间的损失，然后使用Adam优化算法来调整模型参数，以使损失减小，通过多次迭代训练，模型将逐渐调整自身，使得在未见过的病例上也能够进行准确预测，通过以上步骤，在已经提取的图像和文本特征基础上，使用适当的神经网络架构和优化策略，建立起病理学图像与相应报告之间的关联，可以有效地提高模型的性能，使其能够生成高质量且与实际情况一致的病理学报告。

步骤三：通过模型生成病理学报告；

在本发明实施例中，经过模型训练和优化后，可以将特定病例的图像和临床信息输入到模型中；

示例性的，将病例的图像数据和临床信息输入到经过训练的模型中，图像数据经过预处理和特征提取，临床信息也被编码成合适的格式，以作为模型的输入，模型会分析输入图像中的病理学特征，通过卷积神经网络进行图像处理，识别组织结构、细胞形态、染色信息等关键特征，根据图像分析的结果和输入的临床信息，模型使用递归神经网络来生成相应的病理学报告，并且会考虑病例的不同特征，以确保报告的准确性和全面性，同时，该模型可以根据图像中的不同病变类型、组织结构和细胞形态等生成详细的报告段落，例如，针对肿瘤病例，报告可能包括肿瘤类型、大小、分级、侵袭程度等详细信息，该步骤实现了病理学报告的生成和定制，模型可以根据输入的图像和临床信息，结合图像分析和文本生成的结果，生成详细准确的病理学报告，模型的能力在于根据不同病例的特征生成具体内容，从而为医疗专业人员提供高质量的病理学报告。

步骤四：病理学报告优化和审核。

在本发明实施例中，自动生成的报告需要经过一定的优化和审核，以确保报告的语法正确性、流畅性以及内容的一致性和合理性；

示例性的，引入自然语言处理技术，对生成的报告进行语法和流畅性的检查，使用语法分析和语言模型来检测和纠正语法错误、句法结构问题等，以确保报告在语言表达上的准确性，在报告生成后，系统将生成的报告与之前的病例报告进行对比，通过文本相似度计算，比较新生成的报告与历史报告之间的一致性，这有助于发现潜在的不一致或问题，并提供反馈给医生和系统，如果发现不一致或有问题的地方，系统会将报告交由专业的医生进行审核和修改，医生根据其临床经验和专业知识，对报告进行进一步的审查，确保报告的准确性和合理性，医生审核和修改过的报告可以用作反馈，用于进一步优化模型，系统可以将医生的修改作为训练数据的一部分，从而帮助模型逐步提升生成报告的质量和一致性，本步骤引入自然语言处理技术和文本对比，有助于确保报告在语法、内容一致性等方面的质量，专业医生的审核进一步确保了报告的准确性和合理性，这种优化和审核的流程能够提高自动生成报告的可信度和实用性，为医疗诊断和决策提供更可靠的支持。

实施例二：本发明实施例二提供了基于人工智能的病理学报告自动生成系统，图2为本发明实施例二提供的基于人工智能的病理学报告自动生成系统的模块组成示意图，如图2所示，该系统包括：

数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；

模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型，使其能够从图像和文本中学习病例特征，并生成相应的病理学报告；

报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性；

在本发明的一些实施例中，数据准备与预处理模块包括：

数据收集与整理模块，用于从多个医疗机构的数据库中收集、整理和筛选病理学数据；

图像与文本预处理模块，用于对病理切片图像和文本数据进行预处理，包括图像分割、文字提取、词嵌入等；

特征提取模块，用于提取病理学数据中的图像以及文字特征；

在本发明的一些实施例中，模型训练与生成模块包括：

神经网络架构选择模块，用于根据任务需求选择合适的神经网络架构，以处理图像和文本数据；

特征融合与生成模块，用于融合图像和文本特征，生成综合性的特征表示；

训练和优化模块，用于使用大规模数据集，通过端到端的训练方式，优化模型的参数，选择合适的损失函数和优化算法，提升模型的性能和泛化能力；

在本发明的一些实施例中，报告优化与审核模块包括：

自然语言处理优化模块，用于引入NLP技术，对生成的报告进行语法校对、句法优化和流畅性提升，使报告更易读和易懂；

报告对比与一致性模块，用于将生成的报告与历史病例报告进行对比，确保报告的一致性和合理性，系统自动检测相似之处和不一致之处；

审核和反馈模块，用于标记报告中问题区域并交由专业医生审核和修改。

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。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于人工智能的病理学报告自动生成方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：数据收集与特征工程提取；

步骤二：模型训练和优化；

步骤三：通过模型生成病理学报告；

步骤四：病理学报告优化和审核。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述数据收集与特征工程提取的步骤，包括：

从医疗数据库中收集多样的病理学数据；

对图像和文本数据进行预处理；

进行特征工程提取。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述进行特征工程提取的步骤，包括：

在图像和文字的基础上，进行特征工程，需要提取图像特征和文字特征，以便更好地为模型提供输入，首先，通过卷积神经网络进行图像特征提取，对于病理切片图像，卷积神经网络可以识别不同的组织结构、细胞类型以及病变区域，卷积神经网络的底层卷积层可以捕获图像的边缘和纹理特征，而更深的层次则可以捕获更高级的特征，如特定细胞类型的形状，对于文字数据，特征工程将文字转化为可供模型理解的向量表示，使用自然语言处理技术，最后将图像特征和文字特征进行关联，以建立图像和临床信息之间的联系，这有助于模型理解图像中的病变与临床背景之间的关系，从而更准确地生成报告，通过以上方法，可以实现数据预处理的高效性和准确性，从而提高病理学报告自动生成方法的性能。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述模型训练和优化的步骤，包括：

使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练；

选择优化算法以及使用大规模的数据集进行端到端训练。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述使用适当的神经网络架构，对图像和文本数据进行训练的步骤，包括：

使用步骤一中预处理和特征提取的数据作为输入，将图像数据送入卷积神经网络中进行卷积和池化操作，卷积神经网络自动学习图像中的纹理、形状和边缘特征，以及更高级的语义特征，文本数据被送入递归神经网络，以便从中获取语义信息，随后进行特征融合，将来自卷积神经网络和递归神经网络的特征有效地合并，以综合考虑图像和文本信息，该融合采用加权求和的方式进行，对两个分支的特征进行加权求和，权重可以根据任务需求进行设定，最后定义适当的损失函数，结合文本生成和图像相似性的任务来综合优化模型。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述通过模型生成病理学报告的步骤，包括：

将特定病例的图像和临床信息输入到训练完成的模型中；

利用图像特征和临床信息生成病理学报告。

7.根据权利要求6所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述利用图像特征和临床信息生成病理学报告的步骤，包括：

将病例的图像数据和临床信息输入到经过训练的模型中，图像数据经过预处理和特征提取，临床信息也被编码成合适的格式，以作为模型的输入，模型会分析输入图像中的病理学特征，通过卷积神经网络进行图像处理，识别组织结构、细胞形态、染色信息关键特征，根据图像分析的结果和输入的临床信息，模型使用递归神经网络来生成相应的病理学报告，并且会考虑病例的不同特征，以确保报告的准确性和全面性，同时，该模型可以根据图像中的不同病变类型、组织结构和细胞形态生成详细的报告段落。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述病理学报告优化和审核的步骤，包括：

使用自然语言处理技术进行报告优化；

引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度。

9.根据权利要求8所述的基于人工智能的病理学报告自动生成方法，其特征在于：所述引入报告对比和专业医生审核以保障报告的准确性和可信度的步骤，包括：

在报告生成后，系统将生成的报告与之前的病例报告进行对比，通过文本相似度计算，比较新生成的报告与历史报告之间的一致性，这有助于发现潜在的不一致或问题，并提供反馈给医生和系统，如果发现不一致或有问题的地方，系统会将报告交由专业的医生进行审核和修改，医生根据其临床经验和专业知识，对报告进行进一步的审查，确保报告的准确性和合理性，医生审核和修改过的报告可以用作反馈，用于进一步优化模型，系统可以将医生的修改作为训练数据的一部分，从而帮助模型逐步提升生成报告的质量和一致性，本步骤引入自然语言处理技术和文本对比，有助于确保报告在语法、内容一致性方面的质量，专业医生的审核进一步确保了报告的准确性和合理性，这种优化和审核的流程能够提高自动生成报告的可信度和实用性，为医疗诊断和决策提供更可靠的支持。

10.基于人工智能的病理学报告自动生成系统，其特征在于：所述该系统包括：

数据准备与预处理模块，用于为模型训练和报告生成准备数据，并将数据进行预处理以确保模型训练的质量和准确性；

模型训练与生成模块，用于使用深度学习技术训练模型，使其能够从图像和文本中学习病例特征，并生成相应的病理学报告；

报告优化与审核模块，用于对生成的报告的进一步处理和审核，以确保报告的质量、准确性和专业性。