医疗影像报告的生成方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及医学影像技术领域，特别是涉及一种医疗影像报告的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会的进步和经济水平的不断发展，医疗科技水平也在快速提高，如何通过医疗科技和人工智能减轻医生的负担，改善患者就医体验，是医疗科技企业孜孜以求的目标。

目前的医疗体系中，在患者进行影像扫描后，一般会出具一份影像报告，患者的影像报告主要包含：患者、扫描信息、影像学表现、影像学诊断、影像所见、医生及日期信息等。此类影像报告生成的过程包括：病人注册登记后，到主治医生处开检查项目，并缴费检查；检查完成后经过后处理的算法，生成病人扫描区域的影像；医生通过观察影像，选取有病灶的图像，放到报告的影像学表现区域；医生根据影像学表现，观察病人的病灶大小，病灶位置，判断病理类型等；医生可以根据病理类型完成影像学表现，诊断等的报告编写。

然而，上述影像报告的输出效率十分低下，随着患者的激增，导致医生的工作量极大。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高输出效率的医疗影像报告的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，一种医疗影像报告的生成方法，所述方法包括：

通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型；

根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像；

根据所述疾病类型和所述病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息；

将所述病理描述信息和所述切面图像添加到初始报告模板上，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

在其中一个实施例中，所述通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型，包括：

通过对患者的影像数据进行病灶分析，得到所述患者的病灶信息；

对所述病灶信息进行疾病分析，得到所述患者的疾病类型。

在其中一个实施例中，所述根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像，包括：

对所述影像数据进行三维模型重建，得到三维的组织结构图像；

根据所述病灶信息，对所述组织结构图像进行切面处理，得到所述病灶部位对应的切面图像。

在其中一个实施例中，所述根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告，包括：

若所述审核结果为审核通过，则在所述添加后的初始报告模板中添加所述医生的签名和当前时间，得到所述医疗影像报告；

若所述审核结果为审核未通过，则重新获取新的病理描述信息和/或新的切面图像，并将所述新的病理描述信息和/或新的切面图像更新至所述添加后的初始报告模板上，并获取对更新后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

从所述患者的注册信息中获取所述患者的医疗信息；

将所述患者的医疗信息添加到空白报告模板上，生成所述初始报告模板。

在其中一个实施例中，所述病理描述信息包括：影像学表现的描述信息和/ 或影像学诊断的描述信息。

在其中一个实施例中，所述病灶信息包括：病灶部位的大小、位置、密度、对称性、边缘清晰度中的至少一种。

第二方面，一种医疗影像报告的生成装置，所述装置包括：

分析模块，用于通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型；

确定模块，用于根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像；

第一获取模块，用于根据所述疾病类型和所述病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息；

第一生成模块，用于将所述病理描述信息和所述切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

上述医疗影像报告的生成方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对患者的影像数据进行分析，得到患者的病灶信息和疾病类型，并根据病灶信息和影像数据得到患者的病灶部位的切面图像，以及根据疾病类型和病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息，最后将病理描述信息和切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据审核结果生成患者的医疗影像报告。上述生成医疗影像报告的过程中，由于病灶信息、疾病类型、切面图像、病理描述信息均是由医疗终端自动分析得到，而且，预设病理知识库中包含全面的病理描述信息，根据具体的疾病类型和病灶信息即可快速的从预设病理知识库中查找到准确的病理描述信息，从分析到查找病理描述信息的过程都不需要医生介入，即不依赖于医生经验确定医疗影像报告的内容，因此上述方法可以高效的自动生成医疗影像报告，降低医生的工作负担。

附图说明

图1为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的应用环境图；

图2为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的流程示意图；

图2A为一个实施例中预设病理知识库的示意图；

图2B为一个实施例中医疗影像报告的示意图；

图3为图2实施例中S101的一种实现方式的流程示意图；

图3A为病灶分析的结构示意图；

图3B为病灶分析的结构示意图；

图3C为疾病分析的结构示意图；

图3D为疾病分析的结构示意图；

图4为图2实施例中S102的一种实现方式的流程示意图；

图5为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的流程示意图；

图6为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的流程示意图；

图7为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的流程示意图；

图8为一个实施例中医疗影像报告的生成方法的流程示意图；

图9为一个实施例中医疗影像报告的生成装置的结构框图；

图10为一个实施例中医疗影像报告的生成装置的结构框图；

图11为一个实施例中医疗影像报告的生成装置的结构框图；

图12为一个实施例中医疗影像报告的生成装置的结构框图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的医疗影像报告的生成方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，其中，医疗终端102与医疗扫描设备104连接，医疗扫描设备104对患者的身体部位进行扫描，得到影像数据；医疗终端102从医疗扫描设备104上获取影像数据，再基于影像数据生成该患者的医疗影像报告。医疗扫描设备104 可以是各种类型的扫描设备，比如，电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)、磁共振扫描设备(Magnetic Resonance,MR)等。医疗终端 102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的应用环境的限定，具体的应用环境可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

现如今，在患者进行影像扫描后，一般医生都会出示一份患者的影像报告，以告知患者影像检查结果。患者的影像报告主要包括：患者信息、扫描信息、影像学表现、影像学诊断、影像所见、医生及日期信息等中的部分信息或全部信息。医疗影像设备通过X射线、磁共振等成像方法采集到患者不同身体部位相应区域的数据图像，一般情况下，该数据图像需要经过医疗设备重建算法转换为可供医生浏览和读取的二维、三维后处理等影像，医生通过观察该患者医疗影像，结合自身经验，判断该患者的病灶位置、病灶大小、患者可能的病理和疾病类型等信息，并在患者的影像报告中进行表述，并最终打印成报告或者生成电子版报告发送至医疗终端，交给患者。现在大多数生成医疗影像报告的主要流程包括以下步骤：

S1、病人注册登记后，到主治医生处开检查项目，并缴费检查。

S2、使用医疗影像设备对患者进行检查完成后，医疗影像设备经过重建算法，生成病人扫描区域的影像，并将该影像传递给医生。

S3、医生通过观察不同切面的影像，选取有病灶的切面图像，编辑到报告的影像学表现区域。

S4、医生根据影像学表现，观察病人的病灶大小、病灶位置、判断病理等。

S5、医生根据病人的病灶大小、病灶位置、以及判断病理等信息确定该患者的病理信息，然后将该病理信息填写到影像学表现、影像学诊断等区域。

S6、医生完成签字，日期填写，生成医疗影像报告，并将医疗影像报告交给患者。

由上述过程可知，现有的医疗影像报告生成过程中，需要医生通过观察和分析医疗影像设备扫描输出的多层影像手动选取出包含病灶的其中一层切面图像作为报告的影像学表现区域；以及需要医生根据影像学表现，观察病人的病灶大小、病灶位置、病理等，进而自行确定病理信息，再手动将病理信息填写到报告的影像学表现、影像学诊断等区域。上述均需要医生介入，给医生增加了很多工作量的同时，医疗影像报告的生成效率极低，而且生成医学影像报告的过程极其依赖医生经验，对于经验尚浅的医生，生成的医学影像报告的准确性较低。基于现有技术存在的问题，本申请提供了一种自动生成医疗影像报告的方法，可以更加高效且准确的完成医疗影像报告的撰写，下面实施例将具体说明本申请所述的方法。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种医疗影像报告的生成方法，以该方法应用于图1中的医疗终端为例进行说明，包括以下步骤：

S101，通过对患者的影像数据进行分析，得到患者的病灶信息和疾病类型。

其中，病灶信息包括病灶部位的类型、大小、位置、密度、对称性、边缘清晰度中的至少一种。影像数据可以是任何类型的医疗影像设备扫描患者身体部位得到的影像数据，具体可以为DICOM格式图像数据，影像数据对应的图像可以为三维图像，也可以为二维图像。上述的医疗影像设备可以为电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)、磁共振扫描设备(Magnetic Resonance, MR)等。

本实施例中，医疗影像设备可以通过X射线、磁共振等成像方法采集患者病灶部位相应区域的影像数据，并存储该影像数据。当需要生成该影像数据对应的医疗影像报告时，医疗终端可以连接该医疗影像设备，并根据患者的信息从医疗影像设备上获取该患者的影像数据，或者，医疗影像设备在采集到患者的影像数据后直接传输给与之连接的医疗终端。当医疗终端获取到患者的影像数据时，可以进一步的采用相应的分析算法，基于影像数据进行分析，得到包含病灶信息和疾病类型的分析结果。具体的，医疗终端可以预先构建一个分析网络，比如，使用卷积神经网络算法或机器学习算法构建分析网络，构建的分析网络可以用于对影像数据进行分析，进而得到包括病灶信息和疾病类型的分析结果，计算机设备也可以预先构建两个分析网络，不同的分析网络用于对影像数据进行不同内容分析，得到不同的分析结果，比如，使用卷积神经网络构建第一分析网络和第二分析网络，第一分析网络用于基于影像数据分析得到病灶信息，第二分析网络用于基于影像数据分析得到疾病类型。在实际应用中，计算机设备在获取到影像数据后，即可将该影像数据输入至已构建的一个分析网络中进行分析，或者输入至已构建的两个分析网络中进行分析，得到患者的病灶信息和疾病类型。

S102，根据病灶信息和影像数据得到患者的病灶部位的切面图像。

当医疗终端获取到患者的影像数据时，还可以进一步的采用相应的图像重建算法根据影像数据重建得到二维或三维的影像或图像，具体的，可以生成多层图像，不同层图像对应扫描区域的不同切面的图像。由于不是所有层的切面图像都包含患者的病灶部位，因此，计算机设备需要通过对患者的病灶信息进行分析，进而在多层图像中实现对病灶部位的定位，以此判断病灶大小位置等，再从多层图像中根据病灶大小位置筛选出包含病灶部位的切面图像，或者从多层图像中以不同角度切片，获得包含病灶部位的不同角度的切面图像。需要说明的是，病灶部位的切面图像可以是一层图像，该层图像包含病灶部位的截面图；病灶部位的切面图像也可以包括不同层图像，不同层图像包含不同角度的病灶部位的截面图。可以理解的是，本实施例中获得的是切面图像，实际应用中，也可以获得包含病灶部位的三维图像，例如，VR图像等。

S103，根据疾病类型和病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息。

其中，预设病理知识库可以是云端数据库，也可以是本地数据库。预设病理知识库中包括不同病灶部位的不同疾病类型对应的病理描述信息，可选的，预设病理知识库中也可以包括不同扫描方式下的不同病灶部位的不同疾病类型对应的病理描述信息，比如，如图2A所示，预设病理知识库中包括CT扫描方式下胸部的支气管肺炎疾病对应的病理描述信息和陈旧性结核疾病对应的病理描述信息，也包括CT扫描方式下头颅的占位疾病对应的病理描述信息和急性脑梗塞对应的病理描述信息，还包括其他扫描方式(例如，MR、MI等)下不同部位的不同疾病对应的病理描述信息(图中没有具体给出)，预设病理知识库中还包括不同扫描方式下的不同病灶部位在正常情况下的信息描述(例如，图2A中胸部下的正常项描述)。其中，病理描述信息包括：影像学表现的描述信息和/或影像学诊断的描述信息。

本实施例中，当医疗终端获取到患者的疾病类型和病灶信息后，即可根据疾病类型和病灶信息，再结合影像数据对应的扫描方式从预设病理知识库中查找对应的病理描述信息，比如，参见图2A所示的预设病理知识库，当对患者进行CT扫描时，得到CT扫描数据，计算机设备基于前述方法对该CT扫描数据进行分析，得到该患者的病灶部位为胸部，以及该患者的疾病类型为支气管肺炎，则医疗终端从图2A所示的预设病理知识库中查找CT扫描方式下的胸部的支气管肺炎疾病对应的病理描述信息，查找到的病理描述信息包括影像学表现和影像学诊断，其中，影像学表现包括的内容请参见图2A中内容，影像学诊断包括的内容请参见图2A中内容，此处不赘述。需要说明的是，图2A所示的预设病理知识库中包含的项目内容仅是一种举例说明，比如，有些病理知识库中包括不同病灶部位的不同疾病类型对应的病理描述信息，并不区分不同扫描方式下的信息。

S104，将病理描述信息和切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据审核结果生成患者的医疗影像报告。

其中，初始报告模板由计算机设备预先构建，初始报告模板中包括多个待添加信息的区域，以及相应报告的标题，比如，如图2B所示的初始报告模板，其中包括报告的标题(医疗影像报告)、患者信息的显示区域、扫描信息的显示区域、影像学表现的显示区域、影像学诊断的显示区域、影像所见的显示区域和医生签名和时间的显示区域。影像所见的显示区域用于显示病灶部位的切面图像，可以显示一张切面图像，也可以显示多张不同角度的切面图像；影像学表现的显示区域和影像学诊断的显示区域用于像是患者的病理描述信息。

当医疗终端获取到患者的病理描述信息和病灶部位的切面图像后，即可将病理描述信息和切面图像添加到初始报告模板中的相应区域，生成一个初始报告，并向医生展示该初始报告，医生即可在医疗终端上查看该初始报告，并进行审核，以确定初始报告中包含的影像学所见、影像学表现和影像学诊断是否准确，若审核结果为准确，则医生在医疗终端上输入自己的签名，或者点击确认审核完成的按钮，以确定审核完成，医疗终端自动将医生的签名添加到初始报告中生成医疗影像报告。可选的，医疗终端生成初始报告后，也可以将该初始报告发送给医生的用户终端，医生可以在自己的用户终端上查看并审核初始报告，用户终端可以将审核结果反馈至医疗终端，医疗终端再根据审核结果生成医疗影像报告。可选的，医疗终端生成初始报告后，也可以通过人工智能的方式对该初始报告进行审核，完成审核后自动生成医疗影像报告。医疗终端生成医疗影像报告后即可打印输出医疗影像报告，也可以存储该医疗影像报告，以便存储患者的相关就诊信息。还存在一种应用场景，若审核结果为不准确，则医疗终端可以重新获取患者的相关信息进行分析，重新生成初始报告；或者，医生可以在初始报告上进行修改，医疗终端根据医生的修改内容修改初始报告，并基于新修改的初始报告生成医疗影像报告。

上述医疗影像报告的生成方法，通过对患者的影像数据进行分析，得到患者的病灶信息和疾病类型，并根据病灶信息和影像数据得到患者的病灶部位的切面图像，以及根据疾病类型和病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息，最后将病理描述信息和切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据审核结果生成患者的医疗影像报告。上述生成医疗影像报告的过程中，由于病灶信息、疾病类型、切面图像、病理描述信息均是由医疗终端自动分析得到，而且，预设病理知识库中包含全面的病理描述信息，根据具体的疾病类型和病灶信息即可快速的从预设病理知识库中查找到准确的病理描述信息，从分析到查找病理描述信息的过程都不需要医生介入，即不依赖于医生经验确定医疗影像报告的内容，因此上述方法不仅可以高效的生成医疗影像报告，还可以避免因医生经验不足导致生成医疗影像报告不准确的问题。

可选的，提供了上述S101的一种实现方式，如图3所示，上述S101“通过对患者的影像数据进行分析，得到患者的病灶信息和疾病类型”，包括：

S201，通过对患者的影像数据进行病灶分析，得到患者的病灶信息。

本实施例中，在一种应用中，如图3A所示，医疗终端可以预先根据神经网络算法或机器学习算法构建病灶分析网络，当医疗终端获取到患者的影像数据时，可以将影像数据直接输入至构建的病灶分析网络中进行病灶分析，直接得到该影像数据对应的病灶信息；可选的，在另一种应用中，如图3B所示，医疗终端可以预先根据神经网络算法或机器学习算法构建病灶分割网络和病灶分析网络，当医疗终端获取到患者的影像数据时，可以先将影像数据输入至构建的病灶分割网络对影像数据中的病灶部位进行识别定位，得到包含病灶部位的分割图像，再采用病灶分析网络对分割图像中的病灶进行分析，得到包括病灶类型、病灶位置、病灶大小、病灶密度、病灶对称性、病灶边缘清晰度等的病灶信息。

S202，对病灶信息进行疾病分析，得到患者的疾病类型。

本实施例中，如图3C所示，医疗终端可以预先根据神经网络算法或机器学习算法构建疾病分析网络，当医疗终端获取到病灶信息时，可以将病灶信息直接输入至构建的疾病分析网络中进行疾病分析，直接得到该病灶信息对应的疾病类型，即患者的疾病类型；可选的，如图3D所示，医疗终端可以预先根据神经网络算法或机器学习算法构建不同类型的疾病分析网络，比如，图3D中的血管分析网络、骨结构分析网络、灌注分析网络、结节分析网络、肿瘤分析网络、密度分析网络，且根据病灶信息指示的病灶类型，选择对应类型的分析网络基于病灶信息进行分析，比如，如图3D所示，若病灶信息指示的病灶类型为骨结构类型，则医疗终端将病灶信息输入至骨结构分析网络进行骨结构类疾病分析，得到病灶信息对应的疾病类型；若病灶信息指示的病灶类型为血管类型，则医疗终端将病灶信息输入至血管分析网络进行血管类疾病分析，得到病灶信息对应的疾病类型。

可选的，提供了上述S102的一种实现方式，如图4所示，上述S102“根据病灶信息和影像数据得到患者的病灶部位的切面图像”，包括：

S301，对影像数据进行三维模型重建，得到三维的组织结构图像。

当医疗终端获取到患者的影像数据时，可以采用相应的模型构建算法对影像数据进行三维模型重建，具体将序列图片进行融合，得到高精度的三维的组织结构图像。可选的，医疗终端根据模型构建算重建得到三维模型时，还可以通过电影级渲染，使模型清晰易观察，以便医生想要查看该三维模型的图像时，可以清楚的观察到图像的每个组织结构；可选的，医疗终端还可以通过在三维的组织结构图像中标记可能的病灶位置，以便之后能够准确的提取病灶部位的切面图像。

S302，根据病灶信息，对组织结构图像进行切面处理，得到病灶部位对应的切面图像。

由于上述组织结构图像是多层图像，且不是每层图像都包含病灶部位，因此需要进一步的对组织结构图像进行切面处理，具体的，根据病灶信息指示的病灶类型、病灶位置、病灶大小等对组织结构图像中的病灶部位进行定位，并根据病灶部位所在位置从多层图像中筛选出包含病灶部位的一层图像或多层图像，即为病灶部位对应的切面图像，或者，根据病灶部位所在位置和病灶大小对多层组织结构图像进行分割处理，得到包含病灶部位的分割图像，即为病灶部位对应的切面图像。病灶部位对应的切面图像可以为不同角度的病灶部位的截面图像。

上述实施例中，医疗终端通过三维模型重建，以及根据病灶信息对图像进行切面处理，即可得到病灶部位对应的切面图像，实现了自动分析组织结构图像，筛选包含病灶部位的切面图像的方法，相比于传统由医生通过观察多层的组织结构图像，再根据自身经验从中筛选出包含病灶部位的切面图像的方法，上述方法极大的减少了医生的工作量，提高了后期自动撰写医疗影像报告的效率。

在一种应用中，医生需要对添加后的初始报告模板进行审核才能生成医疗影像报告，不同的审核结果对应生成医疗影像报告的过程也不相同，比如，提供了上述不同的过程，如图5所示，该方法包括：

S401，若审核结果为审核通过，则在添加后的初始报告模板中添加医生的签名和当前时间，得到医疗影像报告。

其中，当前时间即为审核时间。本实施例中，若医生确定的审核结果为审核通过，说明医疗终端在初始报告模板上添加的病理描述信息和切面图像是准确无误的，基于此环境，医生即可在初始报告模板的相应区域位置上输入自己的签名和当前时间，以在医疗影像报告中增加医生信息，从而完成医疗影像报告。需要说明的是，医生可以在计算机设备上通过编辑的方式输入自己的签名和当前时间，也可以通过点击下拉菜单的方式输入自己的签名和当前时间，此处不限定。医生在输入自己签名和当前时间后，医疗终端自动将医生输入的签名和当前时间添加到初始报告模板中的相应区域，进而生成医疗影像报告。

S402，若审核结果为审核未通过，则重新获取新的病理描述信息和/或新的切面图像，并将新的病理描述信息和/或新的切面图像更新至添加后的初始报告模板上，并获取对更新后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

若医生确定的审核结果为审核未通过，说明医疗终端在初始报告模板上添加的病理描述信息和/或切面图像可能存在错误或是不准确，基于此环境，医生可以选择是否重新在初始报告模板上添加病理描述信息和/或切面图像，若医生选择重新在初始报告模板上添加病理描述信息和/或切面图像，即重新获取病理描述信息和/或切面图像，则医生在医疗终端上输入重新审核指令，医疗终端在接收到该重新审核指令时，重新根据前述方法获取新的病理描述信息和/或新的切面图像，并根据新的病理描述信息和/或新的切面图像更新当前的初始报告模板中对应的信息，比如，使用新的病理描述信息替代初始报告模板中的病理描述信息，使用新的切面图像替代初始报告模板中的切面图像，之后医疗终端重新得到更新信息后的初始报告模板，再将该更新信息后的初始报告模板反馈给医生进行重新审核，直到审核通过为止；还存在一种应用场景，若医生选择修改当前的初始报告模板上的病理描述信息和/或切面图像，或者在当前的初始报告模板上补充信息时，医生可以在医疗终端上直接对初始报告模板中的内容进行编辑，完成修改或补充内容，医疗终端之后根据医生输入信息后的初始报告模板生成医疗影像报告。需要说明的是，当医生修改当前的初始报告模板上的切面图像时，可以从之前医疗终端获取得到的多张切面图像中重新选择一张切面图像，或者，重新观察之前医疗终端重构建的三维的组织结构图像，并从中确定切面图像。

在一般的医疗影像报告中都会包含患者的相关信息，因此，在一个实施例中，提供了一种获取患者信息，并生成包含患者信息的初始报告模板的方法，如图6所示，该方法包括：

S501，从患者的注册信息中获取患者的医疗信息。

其中，医疗信息包括患者的姓名、性别、年龄、患者编号、既往病史、住院信息等中的至少一种。

医疗终端可以连接医院的医疗系统，比如，影像管理系统(radiologyinformation system，RIS)，并从中调取患者的注册信息，以及根据患者的注册信息提取患者的医疗信息。

S502，将患者的医疗信息添加到空白报告模板，生成初始报告模板。

当医疗终端获取到患者的医疗信息后，即可将该医疗信息添加到一个空白报告模板中的相应区域(比如，报告头部区域)，以标识之后生成的医疗影像报告的所属性，也方便之后医生在审核医疗终端自动获取的病理描述信息和/或切面图像的准确性时，能够结合患者的医疗信息进行审核，提高审核准确性，进而提高生成医疗影像报告的准确性。

综合上述所有实施例，提供了一种医疗影像报告的生成方法，如图7所示，该方法包括：

S601，从患者的注册信息中获取患者的医疗信息。

S602，将患者的医疗信息添加到空白报告模板，生成初始报告模板。

S603，通过连接扫描设备获取患者的影像数据和扫描信息。

S604，对患者的影像数据进行病灶分析，得到患者的病灶信息。

S605，对病灶信息进行疾病分析，得到患者的疾病类型。

S606，对影像数据进行三维模型重建，得到三维的组织结构图像。

S607，根据病灶信息，对组织结构图像进行切面处理，得到病灶部位对应的切面图像。

S608，根据疾病类型、病灶信息和扫描信息从预设病理知识库中获取病理描述信息。

S609，将病理描述信息和切面图像添加到初始报告模板，并获取医生对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，审核结果为审核通过，则执行步骤S611，若审核结果为审核未通过，则执行步骤S612。

S611，在添加后的初始报告模板中添加医生的签名和当前时间，得到医疗影像报告。

S612，重新获取新的病理描述信息和/或新的切面图像，并将新的病理描述信息和/或新的切面图像更新至添加后的初始报告模板上，返回执行S609的步骤。

上述各步骤在前述均有说明，详细内容请参见前述说明，此处不赘述。

基于上述方法，还提供了一种实际应用中生成医疗影像报告的方法，如图8 所示，该方法包括步骤：

S701，病人注册信息，计算机设备获取到病人注册信息。

S702，当主治医生对该病人进行初步诊断后，确定该病人需要进行扫描检查时，计算机设备获取医疗影像设备的扫描信息和影像数据。

S703，计算机设备基于影像数据进行病灶分析，得到病灶信息。

S704，计算机设备基于影像数据进行疾病分析(骨结构分析、血管分析、灌注分析、结节分析、肿瘤分析、密度分析中的至少一种分析)，并具体基于提取出的病灶进行如上分析后得到该病人的疾病类型。

S705，计算机设备基于影像数据进行三维模型重建，得到三维组织结构图像。

S706，计算机设备根据病灶信息对三维组织结构图像进行图像切面处理，得到病灶多角度截面图。

S707，计算机设备根据病灶信息、扫描方式和疾病类型进行知识库比对，并根据比对结果从知识库中提取出病理描述信息。

S708，计算机设备获取医生审核病人的病理描述信息和病灶多角度截面图后输入的医生信息。

S708，计算机设备将病人信息、扫描信息、病理描述信息、病灶多角度截面图和医生信息添加到空白医疗影像报告中的相应区域，生成医疗影像报告。

上述各步骤的具体说明在前述均有介绍，详细内容请参见前述内容，此处不赘述。

应该理解的是，虽然图2-8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-8中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种医疗影像报告的生成装置，包括：

分析模块11，用于通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型。

确定模块12，用于根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像。

第一获取模块13，用于根据所述疾病类型和所述病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息。

第一生成模块14，用于将所述病理描述信息和所述切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

在一个实施例中，如图10所示，上述分析模块11，具体包括：

第一分析单元111，用于通过对患者的影像数据进行病灶分析，得到所述患者的病灶信息；

第二分析单元112，用于对所述病灶信息进行疾病分析，得到所述患者的疾病类型。

在一个实施例中，如图11所示，上述确定模块12，具体包括：

重建单元121，用于对所述影像数据进行三维模型重建，得到三维的组织结构图像；

切面单元122，用于根据所述病灶信息，对所述组织结构图像进行切面处理，得到所述病灶部位对应的切面图像。

在一个实施例中，如图12所示，上述生成模块14，具体包括：

第一生成单元141，用于在所述审核结果为审核通过的情况下，在所述添加后的初始报告模板中添加所述医生的签名和当前时间，得到所述医疗影像报告。

第二生成单元142，用于在审核结果为审核未通过的情况下，重新获取新的病理描述信息和/或新的切面图像，并将所述新的病理描述信息和/或新的切面图像更新至所述添加后的初始报告模板上，并获取对更新后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

在一个实施例中，如图13所示，上述医疗影像报告的生成装置，包括：

第二获取模块15，用于从所述患者的注册信息中获取所述患者的医疗信息；

第二生成模块16，用于将所述患者的医疗信息添加到空白报告模板，生成所述初始报告模板。

在一个实施例中，所述病理描述信息包括：影像学表现的描述信息和/或影像学诊断的描述信息。

在一个实施例中，所述病灶信息包括：病灶部位的大小、位置、密度、对称性、边缘清晰度中的至少一种。

关于医疗影像报告的生成装置的具体限定可以参见上文中对于医疗影像报告的生成方法的限定，在此不再赘述。上述医疗影像报告的生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种医疗影像报告的生成方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型；

根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像；

根据所述疾病类型和所述病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息；

将所述病理描述信息和所述切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

通过对患者的影像数据进行分析，得到所述患者的病灶信息和疾病类型；

根据所述病灶信息和所述影像数据得到所述患者的病灶部位的切面图像；

根据所述疾病类型和所述病灶信息从预设病理知识库中获取病理描述信息；

将所述病理描述信息和所述切面图像添加到初始报告模板，并获取对添加后的初始报告模板进行审核后的审核结果，以及根据所述审核结果生成所述患者的医疗影像报告。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory， SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。