本公開涉及計算機，具體涉及一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)、存儲介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品，以及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、精神分裂癥是一種嚴(yán)重的精神疾病，輔助檢查手段作為精神分裂癥診斷的基礎(chǔ)，有助于精神分裂癥的治療和改善預(yù)后。在相關(guān)技術(shù)中，在臨床診斷精神分裂癥時，一般基于癥狀學(xué)的診斷標(biāo)準(zhǔn)，如國際疾病分類(icd-10)、精神障礙診斷與統(tǒng)計手冊第五版(dsm-5)等。此外，還可以基于技術(shù)設(shè)備實現(xiàn)輔助診斷精神分裂癥，例如神經(jīng)心理測驗(陽性和陰性癥狀量表)、眼跟蹤檢查、腦電檢測等。但是，臨床上在診斷精神分裂癥存在一定的問題，例如基于癥狀學(xué)的診斷標(biāo)準(zhǔn)主觀性比較強，缺乏客觀的實驗室證據(jù)支持診斷，不同的診斷標(biāo)準(zhǔn)也存在著差異，導(dǎo)致臨床應(yīng)用一致性偏差。另外，在使用輔助手段診斷時，診斷結(jié)果存在很大的異質(zhì)性，容易導(dǎo)致診斷結(jié)果不準(zhǔn)確。

2、需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法及裝置、一種存儲介質(zhì)、一種計算機程序產(chǎn)品，以及一種電子設(shè)備，能夠提高對精神分裂癥的數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確率，有效克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

2、本公開的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習(xí)得。

3、根據(jù)本公開的第一方面，提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法，所述方法包括：

4、獲取分析對象當(dāng)前的待識別圖像，以及所述待識別圖像對應(yīng)的描述文本；其中，所述待識別圖像包括已繪畫的基于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫圖像；所述描述文本包括所述分析對象基于預(yù)設(shè)文本模版生成的所述待識別圖像的描述文本；

5、提取所述待識別圖像對應(yīng)的圖像特征數(shù)據(jù)，以及所述描述文本對應(yīng)的文本特征數(shù)據(jù)，并配置為輸入數(shù)據(jù)；其中，所述圖像特征數(shù)據(jù)用于描述所述待識別圖像的色彩特征；

6、將所述輸入數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的數(shù)據(jù)分析模型，利用圖像分析子模型對所述圖像特征數(shù)據(jù)進行特征解析，利用文本分析子模型對所述文本特征數(shù)據(jù)進行特征解析，并基于特征解析結(jié)果輸出所述分析對象對應(yīng)的精神分裂癥分類概率結(jié)果。

7、在一些示例性實施方式中，所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：色彩類型特征、色彩成分特征、色彩數(shù)量特征、色彩分布特征、色彩對稱區(qū)域特征、標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)外圖像特征中的任意一項或任意多項的組合。

8、在一些示例性實施方式中，所述獲取分析對象當(dāng)前的待識別圖像后，所述方法還包括：

9、對所述待識別圖像進行預(yù)處理，以獲取預(yù)處理后的待識別圖像；其中，所述預(yù)處理包括圖像尺寸調(diào)節(jié)、圖像清晰度調(diào)節(jié)。

10、在一些示例性實施方式中，所述輸入數(shù)據(jù)還包括：目標(biāo)對象的身份特征數(shù)據(jù)、歷史病例數(shù)據(jù)；

11、所述方法還包括：

12、對所述身份特征數(shù)據(jù)、歷史病例數(shù)據(jù)進行文本識別，并提取預(yù)設(shè)特征字段對應(yīng)的目標(biāo)關(guān)鍵詞；并將所述目標(biāo)關(guān)鍵詞配置為所述文本分析子模型輸入?yún)?shù)。

13、在一些示例性實施方式中，所述待識別圖像包括多幀已繪畫的曼陀羅繪畫圖像，各曼陀羅繪畫圖像基于不同的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式；

14、所述方法還包括：

15、利用所述數(shù)據(jù)分析模型分別對各幀已繪畫的曼陀羅繪畫圖像及對應(yīng)的描述文本進行分析處理，以獲取對應(yīng)的多個分類概率結(jié)果；

16、基于所述分類概率結(jié)果構(gòu)建所述分析對象對應(yīng)的概率曲線，并基于所述概率區(qū)間確定綜合分類概率結(jié)果。

17、在一些示例性實施方式中，所述圖像分析子模型包括依次設(shè)置的：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第一全連接層、第二全連接層、歸一化層、第三全連接層；

18、所述文本分析子模型包括依次設(shè)置的：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第一全連接層、第二全連接層、歸一化層、第三全連接層。

19、在一些示例性實施方式中，所述方法還包括：預(yù)先訓(xùn)練所述數(shù)據(jù)分析模型，包括：

20、采集用戶病例數(shù)據(jù)，基于所述病例數(shù)據(jù)構(gòu)建初始樣本數(shù)據(jù)集；并對初始樣本數(shù)據(jù)進行標(biāo)記；其中，初始樣本數(shù)據(jù)包括已繪畫的基于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫圖像以及對應(yīng)的描述文本；

21、對所述樣本數(shù)據(jù)提取對應(yīng)的圖像特征數(shù)據(jù)、文本特征數(shù)據(jù)，并構(gòu)建目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)集；

22、利用所述目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)集對初始數(shù)據(jù)分析模型進行前向反饋訓(xùn)練，以獲取訓(xùn)練完成的所述數(shù)據(jù)分析模型；其中，所述數(shù)據(jù)分析模型包括用于對圖像特征數(shù)據(jù)進行特征解析的圖像分析子模型，用于對文本特征數(shù)據(jù)進行特征解析的文本分析子模型。

23、根據(jù)本公開的第二方面，提供一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

24、圖像獲取模塊，用于獲取分析對象當(dāng)前的待識別圖像，以及所述待識別圖像對應(yīng)的描述文本；其中，所述待識別圖像包括已繪畫的基于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫圖像；所述描述文本包括所述分析對象基于預(yù)設(shè)文本模版生成的所述待識別圖像的描述文本；

25、特征提取模塊，用于提取所述待識別圖像對應(yīng)的圖像特征數(shù)據(jù)，以及所述描述文本對應(yīng)的文本特征數(shù)據(jù)，并配置為輸入數(shù)據(jù)；其中，所述圖像特征數(shù)據(jù)用于描述所述待識別圖像的色彩特征；

26、特征分析模塊，用于將所述輸入數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的數(shù)據(jù)分析模型，利用圖像分析子模型對所述圖像特征數(shù)據(jù)進行特征解析，利用文本分析子模型對所述文本特征數(shù)據(jù)進行特征解析，并基于特征解析結(jié)果輸出所述分析對象對應(yīng)的精神分裂癥分類概率結(jié)果。

27、根據(jù)本公開的第三方面，提供一種存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法。

28、根據(jù)本公開的第四方面，提供一種電子設(shè)備，包括：

29、處理器；以及

30、存儲器，用于存儲所述處理器的可執(zhí)行指令；

31、其中，所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令時實現(xiàn)上述的基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法。

32、根據(jù)本公開的第五方面，提供一種計算機程序產(chǎn)品，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法。

33、本公開的實施例所提供的基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法，通過使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫，將目標(biāo)對象繪制的基于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫圖像，以及對應(yīng)的描述文本作為輸入數(shù)據(jù)，利用對曼陀羅繪畫圖像中的圖像特征結(jié)合文本特征進行解析，從而將圖像、文本映射至同一特征空間，得到對患者精神狀態(tài)的準(zhǔn)確評估，進而提高對精神分裂癥患者的識別準(zhǔn)確率。

34、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術(shù)特征：

1.一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像特征數(shù)據(jù)包括：色彩類型特征、色彩成分特征、色彩數(shù)量特征、色彩分布特征、色彩對稱區(qū)域特征、標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)外圖像特征中的任意一項或任意多項的組合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取分析對象當(dāng)前的待識別圖像后，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述輸入數(shù)據(jù)還包括：目標(biāo)對象的身份特征數(shù)據(jù)、歷史病例數(shù)據(jù)；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述待識別圖像包括多幀已繪畫的曼陀羅繪畫圖像，各曼陀羅繪畫圖像基于不同的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式；

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：預(yù)先訓(xùn)練所述數(shù)據(jù)分析模型，包括：

7.一種基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

8.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法。

9.?一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本公開具體涉及基于圖像數(shù)據(jù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取分析對象當(dāng)前的待識別圖像，以及待識別圖像對應(yīng)的描述文本；待識別圖像包括已繪畫的基于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)式的曼陀羅繪畫圖像；描述文本包括待識別圖像的描述文本；提取待識別圖像對應(yīng)的圖像特征數(shù)據(jù)，描述文本對應(yīng)的文本特征數(shù)據(jù)并配置為輸入數(shù)據(jù)；圖像特征數(shù)據(jù)用于描述待識別圖像的色彩特征；將輸入數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的數(shù)據(jù)分析模型，利用圖像分析子模型對圖像特征數(shù)據(jù)進行特征解析，利用文本分析子模型對文本特征數(shù)據(jù)進行特征解析，并基于特征解析結(jié)果輸出分析對象對應(yīng)的精神分裂癥分類概率結(jié)果。本方案使用曼陀羅繪畫圖像，提高了精神分裂癥分析結(jié)果的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：林亨,魏春雨,楊偉龍,張婧嫻
受保護的技術(shù)使用者：上海市浦東新區(qū)南匯精神衛(wèi)生中心
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19