本发明专利技术公开一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法及系统，应用于医学人工智能辅助诊断领域，方法包括：数据采集处理，进行图像和非图像数据采集处理；标签管理，进行图像标注信息和非图像关键信息的抽取与存储、标签定义；测试资源申请，为第三方软件提供测试资源和测试数据集申请；测试，第三方软件登录测试资源，上传软件包，导入测试数据集，运行测试后生成测试结果数据集；测试结果处理，测试结果数据集按照数据集自动生成标准进行划分，与测试数据集的划分结果进行比对和展示。本发明专利技术提供一种测试服务方法及系统，解决了当前智能诊断软件种类繁多而测试数据不统一、测试结果不理想等问题。果不理想等问题。果不理想等问题。
【技术实现步骤摘要】
一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法及系统
[0001]本专利技术涉及医学人工智能辅助诊断
，更具体的说是涉及一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法及系统。
技术介绍
[0002]医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。传统的诊断方法是医生通过肉眼对医学影像进行观察，然而通过肉眼观察医学影像存在诸多弊端，医生根据观察结果做出判断时，主观意识较为强烈，且很多医学影像相差不大，医生在做出判断时容易出现人工失误。因此随着技术的发展，医学影像人工智能辅助诊断软件应运而生，极大地提高了诊断的稳定性和准确性，减轻了医疗人员的工作强度。
[0003]医学影像人工智能辅助诊断软件并不是单纯依靠影像进行诊断，而是结合医嘱、病史、检查检验等各种医疗数据，因而基于影像智能诊断的方法存在较大风险，智能诊断软件需要对医学影像、影像报告、检验报告、电子病历等多模态医疗数据进行综合分析，以提供更快、更准确的诊断参考。
[0004]目前的医学影像人工智能辅助诊断软件种类繁多，测试数据不统一，测试结果不理想，因此急切需要一个能对多源医疗大数据的统一存储和管理、能为不同智能诊断软件提供数据集验证等服务的系统。
[0005]因此如何为医学影像人工智能辅助诊断软件建立一套测试服务系统，用于提供多病种测试服务，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法及系统。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，包括：
[0009]数据采集处理，具体包括图像采集处理和非图像数据采集处理，并将处理后的数据存储至存储系统和/或数据库，为后续DICOM图像标注信息和非DICOM图像关键信息的抽取提供基础；
[0010]标签管理，将存储系统和/或数据库中存储的数据进行图像标注信息抽取与存储、非图像关键信息抽取与存储、标签定义，其中图像和非图像数据均为上述数据采集处理模块中存入存储系统和/或数据库中的数据，另外的，将标注信息和关键信息进行标签定义，是为了将信息进行分组，方便后续通过关键字进行查找、下载相关数据信息；
[0011]测试资源申请，根据标签定义后的数据为第三方软件提供测试资源申请和测试数据集申请，并生成测试数据集，所述测试数据集根据数据集自动生成标准进行划分；
[0012]测试，第三方软件登录所述测试资源申请模块申请的测试资源，上传软件包，导入
所述测试数据集，第三方软件运行测试，生成测试结果数据集；
[0013]测试结果处理，对所述测试结果数据集按照数据集自动生成标准进行划分，与所述测试数据集的划分结果进行比对和展示。
[0014]进一步的，所述图像采集处理为DICOM图像采集处理，具体包括：通过DICOM协议或HTTP协议或HTTPS协议，采集DICOM图像，经解析脱敏后存入所述数据库和存储系统。
[0015]进一步的，所述非图像数据采集处理为非DICOM图像数据采集处理，具体包括：通过HL7标准采集病例资料，将所述病例资料进行解析、脱敏、去冗余后存入所述数据库；
[0016]所述病历资料包括检验报告、病例报告、影像报告、电子病历报告。
[0017]进一步的，所述DICOM图像标注信息抽取与存储具体包括两部分，一部分为：获取医生对DICOM图像的标注信息，将所述标注信息存储至所述数据库；另一部分为：通过智能检测软件对DICOM图像进行自动病灶检测，经医生确认后将检测信息保存至所述数据库；
[0018]所述标注信息指病灶的描述信息，具体包括层数、坐标、标注框。
[0019]进一步的，所述非DICOM图像关键信息抽取与存储具体包括：
[0020]A.抽取电子病历中的性别、年龄、吸烟史、肿瘤史个人信息；
[0021]B.抽取电子病历中的就诊记录和临床诊断信息；
[0022]C.抽取化验报告中不正常的指标信息；
[0023]D.抽取病理报告中的诊断结果；
[0024]E.抽取影像报告中的病灶位置、大小、形态信息；
[0025]并将抽取的关键信息经医生确认后存储至所述数据库。
[0026]进一步的，所述标签定义具体为：将所述数据库和存储系统中的图像、图像的关键信息、标注信息进行分组，并为每一组设定关键字。
[0027]进一步的，所述测试资源包括GPU型号数量、内存、硬盘、CPU；
[0028]所述测试数据集指根据用户输入的关键字和数据集合类型搜索相应的标签，获取测试数据集；
[0029]所述数据集合类型，指需要的测试数据集为图像或文本或图像文本组合；
[0030]所述数据集自动生成标准，指根据关键字匹配比例划分数据集的一系列组件。
[0031]一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务系统，包括：
[0032]数据采集处理模块，用于数据采集处理，进行图像采集处理和非图像数据采集处理，将并将处理后的数据存储至存储系统和/或数据库；
[0033]标签管理模块，用于标签管理，将存储系统和/或数据库中存储的数据进行图像标注信息抽取与存储、非图像关键信息抽取与存储以及标签定义；
[0034]测试资源申请模块，用于测试资源的申请，根据标签定义后的数据为第三方软件提供测试资源申请和测试数据集申请，并生成测试数据集，所述测试数据集根据数据集自动生成标准进行划分；
[0035]测试模块，用于为第三方软件提供测试服务，第三方软件登录所述测试资源申请模块申请的测试资源，上传软件包，导入所述测试数据集，第三方软件运行测试，生成测试结果数据集；
[0036]测试结果处理模块，用于进行测试结果的处理，对所述测试结果数据集按照数据集自动生成标准进行划分，与所述测试数据集的划分结果进行比对和展示。
[0037]进一步的，所述数据采集处理模块中，图像采集处理为DICOM图像采集处理，具体包括：通过DICOM协议或HTTP协议或HTTPS协议，采集DICOM图像，经解析脱敏后存入所述数据库和存储系统；所述非图像数据采集处理为非DICOM图像数据采集处理，具体包括：通过HL7标准采集病例资料，将所述病例资料进行解析、脱敏、去冗余后存入所述数据库；
[0038]所述病历资料包括检验报告、病例报告、影像报告、电子病历报告。
[0039]一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务装置，其特征在于，包括：
[0040]存储器，用于存储程序；
[0041]处理器，用于加载所述程序以执行上述所述的一种软件测试服务方法。
[0042]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法及系统，具有以下有益效果：
[0043](1)本专利技术为医学影像人工本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，其特征在于，包括：数据采集处理，具体包括图像采集处理和非图像数据采集处理，并将处理后的数据存储至存储系统和/或数据库；标签管理，将存储系统和/或数据库中存储的数据进行图像标注信息抽取与存储、非图像关键信息抽取与存储、标签定义；测试资源申请，根据标签定义后的数据为第三方软件提供测试资源申请和测试数据集申请，并生成测试数据集，所述测试数据集根据数据集自动生成标准进行划分；测试，第三方软件登录所述测试资源申请模块申请的测试资源，上传软件包，导入所述测试数据集，第三方软件运行测试，生成测试结果数据集；测试结果处理，对所述测试结果数据集按照数据集自动生成标准进行划分，与所述测试数据集的划分结果进行比对和展示。2.根据权利要求1所述的一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，其特征在于，所述图像采集处理为DICOM图像采集处理，具体包括：通过DICOM协议或HTTP协议或HTTPS协议，采集DICOM图像，经解析脱敏后存入所述数据库和存储系统。3.根据权利要求1所述的一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，其特征在于，所述非图像数据采集处理为非DICOM图像数据采集处理，具体包括：通过HL7标准采集病例资料，将所述病例资料进行解析、脱敏、去冗余后存入所述数据库；所述病历资料包括检验报告、病例报告、影像报告、电子病历报告。4.根据权利要求2所述的一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，其特征在于，所述DICOM图像标注信息抽取与存储具体包括两部分，一部分为：获取医生对DICOM图像的标注信息，将所述标注信息存储至所述数据库；另一部分为：通过智能检测软件对DICOM图像进行自动病灶检测，经医生确认后将检测信息保存至所述数据库；所述标注信息指病灶的描述信息，具体包括层数、坐标、标注框。5.根据权利要求3所述的一种医学影像人工智能辅助诊断软件测试服务方法，其特征在于，所述非DICOM图像关键信息抽取与存储具体包括：A.抽取电子病历中的性别、年龄、吸烟史、肿瘤史个人信息；B.抽取电子病历中的就诊记录和临床诊断信息；C.抽取化验报告中不正常的指标信息；D.抽取病理报告中的诊断结果；E.抽取影像报告中的病灶位置、大小、形态信息；并将抽取的关键信息经医生确认后存储至所述数据库。6.根据权利要求1所述的一种医学...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨媛媛，顾轶平，钟韵松，王明庆，
申请(专利权)人：中国科学院上海技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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