技术领域
[0001] 本申请涉及体检报告解读技术领域，具体而言，涉及一种体检报告解读系统和方法。
相关背景技术
[0002] 随着社会的发展，人们的健康意识增强，体检不可或缺。但是做完体检拿到体检报告后，很多指标和术语都看不懂。近年来，人工智能应用于医疗已成为热点，但人工智能在
体检报告解读系统中的应用却较少，体检报告解读作为医疗中一个不可或缺的重要环节，
若能将人工智能与之结合，定能为人工智能技术的深入研究提供一个明确的发展方向。
[0003] 针对相关技术中人们无法理解体检报告中的指标和术语的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
具体实施方式
[0020] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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
本申请一部分的实施例，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，都应当属于本申请保护的范
围。
[0021] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用
的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的
过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清
楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022] 在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
[0023] 并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领
域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
[0024] 另外，术语“多个”的含义应为两个以及两个以上。
[0025] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0026] 图1是根据本申请实施例提供的体检报告解读系统的框图，如图1所示，该系统包括数据接收模块10、信息提取模块20和报告解读模块30。
[0027] 数据接收模块10用于接收体检报告图像。体检报告例如可以是化验单，数据接收模块10接收的是图像形式的体检报告。
[0028] 信息提取模块20用于利用光学文字识别技术提取体检报告图像中的异常信息。这里的异常信息值得是体检项目中异常项目的信息。异常信息包括异常指标和异常描述文本
分词，异常描述文本分词包括增加、减少、偏高、偏低、临界、硬块、结节。
[0029] 光学文字识别(optical character recognition，OCR)技术是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，亦即将图像中的文字进行识别，并
以文本的形式返回。OCR技术包括文字检测和文本识别，文字检测主要解决的问题是哪里有
文字，文字的范围有多大。文本识别是在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像
中的文本信息转化为文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。本申请中采
用的OCR技术为本领域公知的技术，于此不予赘述。
[0030] 例如，对一血常规报告采用OCR技术进行提取后，得到的异常信息可以包括：中性粒细胞分数偏高、单核细胞分数偏低、单核细胞分数偏低、血红蛋白偏低、红细胞数偏低、红细胞比积偏低、血小板体积偏高、大型血小板比率偏高等。
[0031] 报告解读模块30用于利用余弦相似性匹配算法根据异常信息得到与异常信息对应的解读信息。解读信息指的是对提取到的异常信息的医学解读。
[0032] 仍以上文中所描述的血常规报告为例，报告解读模块30得到的与异常信息对应的解读信息可以包括：中性粒细胞分数偏高，可能是细菌性感染；单核细胞分数偏低，一般无
临床意义；单核细胞分数偏低，一般无临床意义；血红蛋白偏低，可能是贫血；红细胞数偏
低，可能是贫血；红细胞比积偏低，可能是贫血；血小板体积偏高，可能是出血性疾病；大型血小板比率偏高，可能是自身免疫性疾病等。也就是说，化验单中白细胞数正常，因此排除
细菌性感染；血小板数正常，因此排除出血性疾病、自身免疫性疾病；综合以上情况，初步判断可能患有贫血。
[0033] 本申请中所采用的余弦相似性匹配算法为本领域的公知技术，于此不予赘述。
[0034] 图2是根据本申请实施例提供的另一体检报告解读系统的框图，如图2所示，该系统还包括第一信息存储模块40。
[0035] 第一信息存储模块40用于存储体检报告中各项指标的第一疾病特征、解读信息及各项指标的第一疾病特征与解读信息的关联关系；其中，报告解读模块30还用于利用余弦
相似性匹配算法通过第一信息存储模块40得到与异常信息匹配的第一疾病特征，再通过各
项指标的第一疾病特征与解读信息的关联关系得到与异常信息对应的解读信息。
[0036] 应当理解，第一疾病特征与异常信息的文字描述是相同、相近或相似的，所以本申请中可以利用余弦相似性匹配算法在第一信息存储模块中得到与信息提取模块20提取到
的异常信息匹配的第一疾病特征。
[0037] 如图2所示，本申请提供的体检报告解读系统还包括第二信息存储模块50，该第二信息存储模块50用于存储体检报告中各项指标的第二疾病特征、解读文章及各项指标的第
二疾病特征与解读文章的关联关系；其中，报告解读模块30还用于利用余弦相似性匹配算
法通过第二信息存储模块50得到与异常信息匹配的第二疾病特征，再通过各项指标的第二
疾病特征与解读文章的关联关系得到与异常信息对应的解读文章。
[0038] 应当理解，第二疾病特征与异常信息的文字描述是相同、相近或相似的，所以本申请中可以利用余弦相似性匹配算法在第二信息存储模块中得到与信息提取模块20提取到
的异常信息匹配的第二疾病特征。
[0039] 本申请中的报告解读模块30还用于：利用余弦相似性匹配算法在第一信息存储模块40对异常信息与第一疾病特征进行匹配；在匹配到与异常信息对应的第一疾病特征的情
况下，再根据各项指标的第一疾病特征与解读信息的关联关系得到与异常信息对应的解读
信息；在未匹配到与异常信息对应的第一疾病特征的情况下，利用余弦相似性匹配算法在
第二信息存储模块50对异常信息与第二疾病特征进行匹配；根据各项指标的第二疾病特征
与解读文章的关联关系得到与异常信息对应的解读文章。
[0040] 在本申请提供的技术方案中，可以仅包括第一信息存储模块40，也可以仅包括第二信息存储模块50，还可以包括第一信息存储模块40和第二信息存储模块50二者。
[0041] 在仅包括第一信息存储模块40的情况下，报告解读模块30通过第一信息存储模块40对异常信息进行匹配得到第一疾病特征，进而根据第一疾病特征与解读信息的关联关系
得到与异常信息对应的解读信息。
[0042] 在仅包括第二信息存储模块50的情况下，报告解读模块30通过第二信息存储模块50对异常信息进行匹配得到第二疾病特征，进而根据第二疾病特征与解读文章的关联关系
得到与异常信息对应的解读文章。
[0043] 在包括第一信息存储模块40和第二信息存储模块50二者的情况下，存在两种情况：第一种情况，报告解读模块30可以通过第一信息存储模块40对异常信息进行匹配得到
第一疾病特征并同时通过第二信息存储模块50对异常信息进行匹配得到第二疾病特征，再
根据第一疾病特征与解读信息的关联关系得到与异常信息对应的解读信息并同时根据第
二疾病特征与解读文章的关联关系得到与异常信息对应的解读文章，即报告解读模块30同
时得到解读信息和解读文章；第二种情况，报告解读模块30通过第一信息存储模块40对异
常信息进行匹配，在匹配到第一疾病特征的情况下根据第一疾病特征与解读信息的关联关
系得到与异常信息对应的解读信息，在未匹配到第一疾病特征的情况下通过第二信息存储
模块50对异常信息进行匹配，在匹配到第二疾病特征的情况下根据第二疾病特征与解读文
章的关联关系得到与异常信息对应的解读文章。
[0044] 以上第一疾病特征和第二疾病特征可以包括相同的疾病特征，也可以是第二疾病特征包括的疾病特征比第一疾病特征包括的疾病特征多。
[0045] 图3是根据本申请实施例提供的体检报告解读方法的流程图，如图3所示，该方法包括：
[0046] 步骤S301，接收体检报告图像；
[0047] 步骤S302，利用光学文字识别技术提取体检报告图像中的异常信息；
[0048] 步骤S303，利用余弦相似性匹配算法根据异常信息得到与异常信息对应的解读信息。
[0049] 本申请提供的体检报告解读方法还包括：存储体检报告中各项指标的第一疾病特征、解读信息及各项指标的第一疾病特征与解读信息的关联关系；利用余弦相似性匹配算
法得到与异常信息匹配的第一疾病特征，再通过各项指标的第一疾病特征与解读信息的关
联关系得到与异常信息对应的解读信息。
[0050] 本申请提供的体检报告解读方法还包括：存储体检报告中各项指标的第二疾病特征、解读文章及各项指标的第二疾病特征与解读文章的关联关系；利用余弦相似性匹配算
法得到与异常信息匹配的第二疾病特征，再通过各项指标的第二疾病特征与解读文章的关
联关系得到与异常信息对应的解读文章。
[0051] 本申请提供的体检报告解读方法中，利用余弦相似性匹配算法根据异常信息得到与异常信息对应的解读信息包括：利用余弦相似性匹配算法对异常信息与第一疾病特征进
行匹配；在匹配到与异常信息对应的第一疾病特征的情况下，再根据各项指标的第一疾病
特征与解读信息的关联关系得到与异常信息对应的解读信息；在未匹配到与异常信息对应
的第一疾病特征的情况下，利用余弦相似性匹配算法对异常信息与第二疾病特征进行匹
配；根据各项指标的第二疾病特征与解读文章的关联关系得到与异常信息对应的解读文
章。
[0052] 本申请提供的体检报告解读方法中，异常信息包括异常指标和异常描述文本分词，所述异常描述文本分词包括增加、减少、偏高、偏低、临界、硬块、结节。
[0053] 需要说明的是，本发明提供的体检报告解读方法的具体细节及益处与本发明提供的体检报告解读系统类似，于此不予赘述。
[0054] 通过本申请提供的技术方案，可以对体检报告的结果进行探测、诊断、治疗和管理，让用户在极短时间内就可获得需要的体检报告分析和指导，更好地让体检者了解自身
健康状况，指导体检者合理膳食，有效运动，管理情绪，正确使用药物及保健品，达到自我管理最优化。
[0055] 本申请中存储的解读信息例如还可以通过以下医学诊断信息得到：(1)红细胞：一般情况下测定血红蛋白和红细胞二者的意义基本相同，其减少往往提示有贫血，可见缺铁
性贫血、营养不良性贫血、失血性贫血和再生障碍性贫血等。一般标准是:血红蛋白9‑12克
为轻度贫血、6‑9克为中度贫血、3‑6克为重度贫血、3克以下为极重度贫血。我们一般人体检中常见的多为轻度贫血，多见是缺铁性贫血。红细胞增多则可见剧烈吐泻、高热大汗等导致
脱水的情况下，还有就是长期缺氧的情况下；(2)白细胞：正常值是4000‑10000。全身各部位的感染都可导致白细胞及中性粒细胞的增高；减少则可见病毒感染、放射线等所致；(3)血
小板：正常值是100‑300。增高可见血小板增多症，也可见某些疾病的一个表现，如类风湿病活动期。减少可见于血小板减少性紫癜，或有些生理现象如女性月经期；(4)如果三系(红细
胞、白细胞、血小板)均明显减少则提示有可能血液再生障碍等。
[0056] 以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。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，均应包含在本申请的保护范围之内。
