CN104268814A - 生成电子病历的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种生成电子病历的方法和装置。该方法包括:获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块;图像预处理模块将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;将用于识别的电子图像发送至文字识别模块;文字识别模块将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上。本发明解决了有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低问题。
Description
技术领域
本发明涉及通讯领域,具体而言,涉及一种生成电子病历的方法和装置。
背景技术
病历是对病人发病情况、病情变化、转归和诊疗情况的系统记录,是医务人员在医疗活动过程中形成的文字、图表、影像等资料的记载。病历作为一个医疗信息的载体,承接和包含了广泛的信息。我国现行病历为纸质病历,所谓纸质病历是指以纸张作为病历的信息载体,用手工书写或录入的病历。
随着信息化建设的发展,广大医生迫切希望从繁重的病历书写中解放出来,希望将更多的时间用于诊断治疗疾病,据了解一个住院医生在日常工作中大约要花50%的时间用于写病历,仅这项工作就占据了医生大量的时间。由于纸质病历存在纸质病历存在如下一些问题:信息的独占性;信息的易损性;信息的不确定性;信息利用的被动性;信息再利用的障碍。在对病人的纸质历史病例档案进行整合时,需要对其进行扫描后保存为电子档案,再分类管理,在繁杂的规整中,病历的完成情况人工难以做到全面的实时监控。同时未能做到病历资源共享,即患者无论在哪个医院都能得到连续的治疗,充分利用医疗资源,降低医疗费用。综上所述,纸质病历的局限性和存在的问题已经极大的影响了医疗质量和医学研究,制约了医学的发展。
随着计算机信息技术的发展,电子病历成为病历发展的必然趋势,最终取代纸质病历。电子病历(Electronic Patient Record,EPR)是以计算机电子化和网络化方式管理有关个人终生健康状况和医疗保健行为的信息。电子病历的主要特点有:规范病历书写,提高病历质量,实现病历标准化;传输速度快;共享性好;存储容量大;使用方便;成本低。
这里需要说明的是现有生成电子病历方法一般采用电子计算机针对已有的纸质病历进行手动的输入,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题。
针对现有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种生成电子病历的方法和装置,以解决现有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题。
为了实现上述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种生成电子病历的方法。该方法包括:获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块;图像预处理模块将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;将用于识别的电子图像发送至文字识别模块;文字识别模块将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上。
为了实现上述目的,根据本发明实施例的另一方面,提供了一种生成电子病历的装置。该装置包括:获取单元,用于获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块;预处理单元,用于将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;发送单元,用于将用于识别的电子图像发送至文字识别模块;识别单元,用于将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上。
根据发明实施例,通过获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块;图像预处理模块将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;将用于识别的电子图像发送至文字识别模块;文字识别模块将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上,解决了现有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例一的生成电子病历的方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一的优选的生成电子病历的方法示意图;以及
图3是根据本发明实施二的生成电子病历的装置结构示意图。
具体实施方式
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发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明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,以便这里描述的本发明的实施例。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。
实施例一
本发明实施例提供了一种生成电子病历的方法。如图1所示,该生成电子病历的方法包括步骤如下:
步骤S102,获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块。
具体的,在本实施例一中,可以采用终端获取纸质病历的图像,上述终端可以是智能手机、平板电脑等智能终端,可选的,上述纸质病历的图像可以是JPEG等多种图片格式。
步骤S104,图像预处理模块将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像。
具体的,由于考虑到印刷,用户操作,光线,环境等诸多因素的干扰,获得的图像可识别性较低,例如外界干扰对图像造成的不清晰,位置偏差等缺点,因此需要对获得的图像进行预处理。在本实施例中可以采用图像预处理模块对上述纸质病历的图像进行预处理,上述图像预处理模块可以是终端中的应用软件。
步骤S106,将用于识别的电子图像发送至文字识别模块。
具体的,可以采用上述图像预处理模块将用于识别的电子图像发送至文字识别模块,上述文字识别模块也可以是终端中的应用软件。
步骤S108,文字识别模块将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上。
具体的,结合图2,本可以采用OCR文字识别模块处理可识别电子图像,再调用创建病历接口,将图像识别出来的文本信息传入到病历管理模块,由病历管理模块生成文本格式的单子病历,上述文字识别模块接收到待处理的可识别电子图像,上述文字识别模块对上述待识别的电子图像进行文字识别,通过上述文字识别模块的处理,生成规范的电子病历,最终将规范的电子病历显示在显示设备上,提供给用户。可选的,上述显示设备可以是,手机终端、平板电脑等终端的显示设备。
本发明实施例通过终端设备生成纸质病历的图像,采用终端设备中的应用软件对上述纸质病历的图像进行处理,最终生成终端中电子病历并可以在终端中的显示设备中显示。用户只需要通过手机等终端则可以生成电子病历,解决了现有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题。
可选的,步骤S102中获取纸质病历的图像的步骤包括:通过图像采集设备采集纸质病历的图像或者直接从图像数据库获取预存的纸质病历的图像。
具体的,获取纸质病历的图像的步骤可以通过如下两个方案:
方案一:结合图2,可以通过图像采集设备采集纸质病历的图像,上述图像采集设备可以是智能手机、平板电脑等智能终端的摄像头,用户可以通过摄像头拍照,获得纸质病历的图像,上述纸质病历的图像可以是JPEG等多种图片格式。
方案二:结合图2,可以直接从图像数据库获取预存的纸质病历的图像。具体的,上述图像数据库存在于在智能手机、平板电脑等智能终端中,此时,用户需要打开智能终端的影像管理模块的图像数据库存,找到本地存储的病历图片,上述本地存储的病历图片可以是JPEG等多种图片格式。
可选的,步骤S104中的图像预处理模块将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像的步骤可以包括:
步骤S1040,对纸质病历的图像进行以下至少一个操作:
缩放与旋转、图像二值化处理、图像锐化处理、去噪处理、倾斜校正和版面分析。
具体的,本发明实施例一提供的终端中还可以包括图像预处理模块。上述获取到的纸质病历的图像,由于可能受到印刷,用户操作不当,光线较差,恶劣环境等诸多因素的影响,需要对获得的图像进行预处理,转换成可用的信息清晰、文字明确的图像。
在一种可选的实施例中,对上述纸质病历的图像进行预处理的步骤可以包括如下几个方案:
方案一:对纸质病历图像进行缩放与旋转,用于调整获得的纸质病历图像的大小和位置。
具体的,可以调用智能终端的图像预处理模块中的图像缩放接口,此时,可用采用自动或手动对图像进行缩小与放大操作。如果图像的位置不正,可以调用图像旋转接口,自动或手动旋转获得的纸质病历图像,选择最佳识别位置进行图像的旋转。
方案二:纸质病历图像的二值化处理,通过调用调用智能终端的图像预处理模块中的图像二值化接口完成图像保留黑白两值的操作,用于将获得的纸质病历图像转化为黑白图像。
具体的,上述二值图像是指整幅图像画面内仅为黑(灰度值为0)白(灰度值为1)二值的图像,在它们上面不呈现出灰度的变化。二值化后的图像能够用几何学中的概念进行分析和特征描述,首先获取纸质病历图像的灰度值,计算上述图像的最大灰度与最小灰度,根据这两个灰度值使用迭代法计算阈值,最后使用上述阈值对图像二值化。此处对图像二值化的依据为:小于上述阈值设为白色,大于上述阈值设为黑色通过二值化处理,可以避免在实用的图像处理系统中,要求处理的速度高、成本低,信息量大的浓淡图像处理花销太大的缺点,减少存储量,使得后面的判断过程少受干扰,大大简化其后的处理方法。
方案三:纸质病历图像的锐化处理,调用智能终端的图像预处理模块中的图像锐化接口完成图像锐化处理,用于提高图像的清晰度。
具体的,上述将纸质病历图像二值化处理后,仅为黑白图像,此时可能由于不确定因素的干扰,获得的图像较为模糊,轮廓不清晰。图像锐化的作用就是补偿图像的轮廓,使图像较为清晰,增强反差和边缘检测。
方案四:纸质病历图像的去噪处理,调用智能终端的图像预处理模块中的图像去噪接口完成图像去噪处理,用于去除噪点。
具体的,进行纸质病历图像的去噪处理,首先可以使用图像深度或广度优先搜索,取得位图所有的连通分量,如果连通分量的大小低于某个阈值(预先设定的参考值),就认为它是一个离散的噪点,然后用背景色抹掉这个噪点。
方案五:纸质病历图像的倾斜校正,调用智能终端的图像预处理模块中的图像倾斜校正接口,用于自动或手动对图像进行倾斜校正处理。
具体的,调用智能终端的影像管理模块中的图像倾斜校正接口对图像进行倾斜校正时,对于特别小的倾斜角度(约1到2度),文字识别模块可以自动适应,无须进行任何处理就可识别。对于倾斜角度小于10到15度时,可以先进行倾斜矫正,然后再进行识别处理,如果倾斜角度大于15度,图像失真,建议从新采集图像。通过倾斜校正可以将小范围的倾斜图像进行位置的调整,方便后续的图像处理模块,同时,当倾斜范围较大时,智能终端将会建议用户从新采集图片,提高图像处理的速度和处理的结果。
方案六:纸质病历图像的版面分析,调用智能终端的图像预处理模块中的图像版面分析接口,用于划分出终端要识别的图像中文字所在的区域范围。
具体的,进行纸质病历图像的版面分析时,首先将图像划分出每一个区域块,对于各个不同的区域块,简单的图像版式使用自动分析接口,复杂版式(例如:化验报告)可以使用手动分析,以免遗漏所要识别的文字。该方案分别从简单版式和复杂版式两方面考虑,分别采用不同的分析方法,提高了图像处理的速率。
综上,在实际应用中,通过移动终端等设备获取到的图像通常都含有各种各样的噪声与畸变,会大大影响图像的质量。因此,对图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。本发明实施例可以对纸质病历的图像进行预处理的方案包括了:图像缩放与旋转、图像二值化、图像锐化、图像去噪、图像倾斜校正、图像版面分析六个方面,将图像中感兴趣的特征有选择的突出,并衰减不需要的特征,提高了图像的清晰度,改善了图像的视觉效果,便于人与移动终端对图像的分析和处理。
可选的,上述步骤S108中文字识别模块将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别的步骤可以包括:
步骤S1080,将可用于识别的电子图像进行字符切割,切割成两个以上的字符图像,并获取两个以上的字符图像的坐标。
具体的,结合图2,可以采用OCR图像文字识别模块获取到图像数据,OCR(OpticalCharacter Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。本发明实施例调用字符切割接口,用于将图像的每个字符图像逐行切割出来。首先对图像(已二值化)逐行扫描,分析每行图像中黑白像素交替变化数来判断图像中字符所处的起始纵坐标(Y1)和结束纵坐标(Y2),这样切分出每一行字符图像,将得到的一行字符图像再次纵向逐行扫描,同样通过记录每一列上黑白像素交替变化数,可以判断图像中每个字符所处的起始横坐标(X1)和结束横坐标(X2),知道了(X1,Y1)和(X2,Y2)就可以得到单个字符的图像[1],并且将字符图像坐标存储到内存。
步骤S1082,分别提取两个以上字符图像的字符特征值,其中,两个以上字符图像的字符特征值分别对应两个以上的字符图像的坐标。
具体的,通过调用字符特征抽取接口,用于将上一步切割出来的字符文字特征提取出来。这里需要说明的是,特征提取分两大类,一类是统计特征,字符的黑白点数比,当字符区分成好几个区域时,这些区域黑白点数比的集合,构成了空间中的一个数值向量,即特征值。另一类是结构特征,运用文字的影像细线化对比方法进行对比,获取字符的笔画断点,交叉点的数量和位置,构成一个数值向量[1],即特征值。使用特征值与已存储的字符图像坐标建立对照关系,储存到内存。
步骤S1084,将两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取文字库中与两个以上字符图像对应的文字或符号。
具体的,通过调用字符识别接口,用于将上一步获取到的字符特征值与文字库中的数据信息对比,最后获取到每个文字或符号。
可选的,步骤S1084中将两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取文字库中与两个以上字符图像对应的文字或符号之后,本发明实施例提供的方法还可以包括:
步骤S10840,建立文字与该文字对应的字符特征值之间的第一关联关系,并建立符号与该符号对应的字符特征值之间的第二关联关系。
步骤S10842,通过第一关联关系与第二关联关系建立两个以上字符图像的坐标与文字或符号的对应关系。
步骤S10844,根据两个以上字符图像的坐标将文字或符号进行位置组合,生成电子病历。
具体的,通过调用智能终端的影像管理模块中的调用版面恢复接口,根据已存储的文字或符号,特征值,字符图像坐标建立对照关系,恢复字符原始位置,顺序,段落,存储到内存,生成电子病历。
可选的,步骤S102中获取纸质病历的图像之前,本发明提供的方法还包括:
采集字符数据,生成字符特征码,将字符特征码和字符特征码对应的字符数据传送至文字库。
可选的,结合图2,可以采用OCR文字库训练模块通过OCR文字库标准训练方式,主要完成原始字符数据采集,生成字符特征码,更新文字库数据的工作。原始字符数据采集越多,字库的信息越完善,文字的识别率就越高。
在本发明的一种可选的实施例中,在采用本实施例的方案生成电子病历之后,在一种可选的实施例中,结合图2,用户可以使用移动终端设备打开病历管理模块。可以查看、修改和删除已经创建的文本病历信息,这样就实现了移动设备病例扫描自动识别生成文本信息的功能。
综上,由于现有技术缺乏在移动终端上对纸质病历转化为本文格式电子病历的技术应用,并且识别转化率低,通过本申请的方案,用户只需在移动终端设备(智能手机)上安装应用程序,打开应用程序,为自己的纸质病历拍照,通过病历扫描自动识别技术,纸质病历就会立即转化为文本格式的电子病历存储到手机中,并且提供用户电子病历分类分日期的存储,编辑,查询等功能。用户可以查询,编辑,删除文本病历信息实现病历信息的管理工作。
实施例二
本发明实施例还提供了一种生成电子病历的装置,如图3所示,该装置可以包括:
获取单元310,用于获取纸质病历的图像,并将纸质病历的图像发送至图像预处理模块。
具体的,在本实施例一中,可以采用终端获取纸质病历的图像,上述终端可以是智能手机、平板电脑等智能终端,可选的,上述纸质病历的图像可以是JPEG等多种图片格式。
预处理单元312,用于将纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像。
具体的,由于考虑到印刷,用户操作,光线,环境等诸多因素的干扰,获得的图像可识别性较低,例如外界干扰对图像造成的不清晰,位置偏差等缺点,因此需要对获得的图像进行预处理。在本实施例中可以采用图像预处理模块对上述纸质病历的图像进行预处理,上述图像预处理模块可以是终端中的应用软件。
发送单元314,用于将用于识别的电子图像发送至文字识别模块。
具体的,可以采用上述图像预处理模块将用于识别的电子图像发送至文字识别模块,上述文字识别模块也可以是终端中的应用软件。
识别单元316,用于将接收到的用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,电子病历显示在显示设备上。
具体的,上述文字识别模块接收到待处理的可识别电子图像,上述文字识别模块对上述待识别的电子图像进行文字识别,通过上述文字识别模块的处理,生成规范的电子病历,最终将规范的电子病历显示在显示设备上,提供给用户。可选的,上述显示设备可以是,手机终端、平板电脑等终端的显示设备。
本发明实施例通过终端设备生成纸质病历的图像,采用终端设备中的应用软件对上述纸质病历的图像进行处理,最终生成终端中电子病历并可以在终端中的显示设备中显示。用户只需要通过手机等终端则可以生成电子病历,现有生成电子病历方法一般采用医院的电子计算机针对已有的纸质病历进行扫描,用户不能快速的获得电子病历,电子病历生成效率低的问题。
可选的,上述获取单元310获取纸质病历的图像的步骤包括:通过图像采集设备采集纸质病历的图像或者直接从图像数据库获取预存的纸质病历的图像。
具体的,获取纸质病历的图像的步骤可以通过如下两个方案:
方案一:
结合图2,可以通过图像采集设备采集纸质病历的图像,上述图像采集设备可以是智能手机、平板电脑等智能终端的摄像头,用户可以通过摄像头拍照,获得纸质病历的图像,上述纸质病历的图像可以是JPEG等多种图片格式。
方案二:结合图2,可以直接从图像数据库获取预存的纸质病历的图像。具体的,上述图像数据库存在于在智能手机、平板电脑等智能终端中,此时,用户需要打开智能终端的影像管理模块的图像数据库存,找到本地存储的病历图片,上述本地存储的病历图片可以是JPEG等多种图片格式。
可选的,上述预处理单元312可以包括:
缩放与旋转模块3120,对纸质病历图像进行缩放与旋转,用于调整获得的纸质病历图像的大小和位置。
具体的,可以调用智能终端的图像预处理模块中的图像缩放接口,此时,可用采用自动或手动对图像进行缩小与放大操作。如果图像的位置不正,可以调用图像旋转接口,自动或手动旋转获得的纸质病历图像,选择最佳识别位置进行图像的旋转。
图像二值化处理模块3121,对纸质病历图像进行缩放与旋转,用于调整获得的纸质病历图像的大小和位置。
具体的,可以调用智能终端的图像预处理模块中的图像缩放接口,此时,可用采用自动或手动对图像进行缩小与放大操作。如果图像的位置不正,可以调用图像旋转接口,自动或手动旋转获得的纸质病历图像,选择最佳识别位置进行图像的旋转。
图像锐化处理模块3122,纸质病历图像的锐化处理,调用智能终端的图像预处理模块中的图像锐化接口完成图像锐化处理,用于提高图像的清晰度。
具体的,上述将纸质病历图像二值化处理后,仅为黑白图像,此时可能由于不确定因素的干扰,获得的图像较为模糊,轮廓不清晰。图像锐化的作用就是补偿图像的轮廓,使图像较为清晰,增强反差和边缘检测。
去噪处理模块3123,纸质病历图像的去噪处理,调用智能终端的图像预处理模块中的图像去噪接口完成图像去噪处理,用于去除噪点。
具体的,进行纸质病历图像的去噪处理,首先可以使用图像深度或广度优先搜索,取得位图所有的连通分量,如果连通分量的大小低于某个阈值(预先设定的参考值),就认为它是一个离散的噪点,然后用背景色抹掉这个噪点。
倾斜校正模块3124,纸质病历图像的倾斜校正,调用智能终端的图像预处理模块中的图像倾斜校正接口,用于自动或手动对图像进行倾斜校正处理。
具体的,调用智能终端的影像管理模块中的图像倾斜校正接口对图像进行倾斜校正时,对于特别小的倾斜角度(约1到2度),文字识别模块可以自动适应,无须进行任何处理就可识别。对于倾斜角度小于10到15度时,可以先进行倾斜矫正,然后再进行识别处理,如果倾斜角度大于15度,图像失真,建议从新采集图像。通过倾斜校正可以将小范围的倾斜图像进行位置的调整,方便后续的图像处理模块,同时,当倾斜范围较大时,智能终端将会建议用户从新采集图片,提高图像处理的速度和处理的结果。
版面分析模块3125,纸质病历图像的版面分析,调用智能终端的图像预处理模块中的图像版面分析接口,用于划分出终端要识别的图像中文字所在的区域范围。
具体的,进行纸质病历图像的版面分析时,首先将图像划分出每一个区域块,对于各个不同的区域块,简单的图像版式使用自动分析接口,复杂版式(例如:化验报告)可以使用手动分析,以免遗漏所要识别的文字。该方案分别从简单版式和复杂版式两方面考虑,分别采用不同的分析方法,提高了图像处理的速率。
综上,在实际应用中,通过移动终端等设备获取到的图像通常都含有各种各样的噪声与畸变,会大大影响图像的质量。因此,对图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。本发明实施例可以对纸质病历的图像进行预处理的方案包括了:图像缩放与旋转、图像二值化、图像锐化、图像去噪、图像倾斜校正、图像版面分析六个方面,将图像中感兴趣的特征有选择的突出,并衰减不需要的特征,提高了图像的清晰度,改善了图像的视觉效果,便于人与移动终端对图像的分析和处理。
可选的,上述识别单元316还可以包括:
字符切割模块3160,用于将用于识别的电子图像进行字符切割,切割成两个以上的字符图像,并获取两个以上的字符图像的坐标。
具体的,结合图2,可以采用OCR图像文字识别模块获取到图像数据,OCR(OpticalCharacter Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。本发明实施例调用字符切割接口,用于将图像的每个字符图像逐行切割出来。首先对图像(已二值化)逐行扫描,分析每行图像中黑白像素交替变化数来判断图像中字符所处的起始纵坐标(Y1)和结束纵坐标(Y2),这样切分出每一行字符图像,将得到的一行字符图像再次纵向逐行扫描,同样通过记录每一列上黑白像素交替变化数,可以判断图像中每个字符所处的起始横坐标(X1)和结束横坐标(X2),知道了(X1,Y1)和(X2,Y2)就可以得到单个字符的图像[1],并且将字符图像坐标存储到内存。
提取模块3161,用于分别提取两个以上字符图像的字符特征值,其中,两个以上字符图像的字符特征值分别对应两个以上的字符图像的坐标。
具体的,通过调用智能终端的影像管理模块中的调用字符特征抽取接口,用于将上一步切割出来的字符文字特征提取出来。这里需要说明的是,特征提取分两大类,一类是统计特征,字符的黑白点数比,当字符区分成好几个区域时,这些区域黑白点数比的集合,构成了空间中的一个数值向量,即特征值。另一类是结构特征,运用文字的影像细线化对比方法进行对比,获取字符的笔画断点,交叉点的数量和位置,构成一个数值向量[1],即特征值。使用特征值与已存储的字符图像坐标建立对照关系,储存到内存。
匹配模块3162,用于将两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取文字库中与两个以上字符图像对应的文字或符号。
具体的,通过调用智能终端的影像管理模块中的调用字符识别接口,用于将上一步获取到的字符特征值与文字库中的数据信息对比,最后获取到每个文字或符号。
可选的,本发明提供的装置还可以包括:
第一建立模块3163,用于建立文字与该文字对应的字符特征值之间的第一关联关系,并建立符号与该符号对应的字符特征值之间的第二关联关系。
第二建立模块3164,用于通过第一关联关系与第二关联关系建立两个以上字符图像的坐标与文字或符号的对应关系。
生成模块3165,根据两个以上字符图像的坐标将文字或符号进行位置组合,生成电子病历。
具体的,通过调用智能终端的影像管理模块中的调用版面恢复接口,根据已存储的文字或符号,特征值,字符图像坐标建立对照关系,恢复字符原始位置,顺序,段落,存储到内存,生成电子病历。
可选的,本发明提供的装置还可以包括:
更新单元318,用于采集字符数据,生成字符特征码,将字符特征码和字符特征码对应的字符数据传送至文字库。
可选的,结合图2,可以采用OCR文字库训练模块通过OCR文字库标准训练方式,主要完成原始字符数据采集,生成字符特征码,更新文字库数据的工作。原始字符数据采集越多,字库的信息越完善,文字的识别率就越高。
在本发明的一种可选的实施例中,在采用本实施例的方案生成电子病历之后,在一种可选的实施例中,结合图2,用户可以使用移动终端设备打开病历管理模块。可以查看、修改和删除已经创建的文本病历信息,这样就实现了移动设备病例扫描自动识别生成文本信息的功能。
综上,用户只需在移动终端设备(智能手机)上安装应用程序,打开应用程序,为自己的纸质病历拍照,纸质病历会立即转化为文本格式的电子病历存储到手机中,并且提供用户电子病历分类分日期的存储,编辑,查询等功能。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、移动终端、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。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 (12)
1.一种生成电子病历的方法,其特征在于,包括:
获取纸质病历的图像,并将所述纸质病历的图像发送至图像预处理模块;
所述图像预处理模块将所述纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;
将所述用于识别的电子图像发送至文字识别模块;
文字识别模块将接收到的所述用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,所述电子病历显示在显示设备上。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取纸质病历的图像的步骤包括:通过图像采集设备采集所述纸质病历的图像或者直接从图像数据库获取预存的所述纸质病历的图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像预处理模块将所述纸质病历的图像进行预处理的步骤包括:
对所述纸质病历的图像进行以下至少一个操作:
缩放与旋转、图像二值化处理、图像锐化处理、去噪处理、倾斜校正和版面分析。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述文字识别模块将接收到的所述用于识别的电子图像进行文字识别的步骤包括:
将所述用于识别的电子图像进行字符切割,切割成两个以上的字符图像,并获取所述两个以上的字符图像的坐标;
分别提取所述两个以上字符图像的字符特征值,其中,所述两个以上字符图像的字符特征值分别对应所述两个以上的字符图像的坐标;
将所述两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取所述文字库中与所述两个以上字符图像对应的文字或符号。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,将所述两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取所述文字库中与所述两个以上字符图像对应的文字或符号之后,所述方法还包括:
建立所述文字与该文字对应的字符特征值之间的第一关联关系,并建立所述符号与该符号对应的字符特征值之间的第二关联关系;
通过所述第一关联关系与所述第二关联关系建立所述两个以上字符图像的坐标与所述文字或符号的对应关系;
根据所述两个以上字符图像的坐标将所述文字或符号进行位置组合,生成电子病历。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取纸质病历的图像之前,所述方法还包括:
采集字符数据,生成字符特征码,将所述字符特征码和所述字符特征码对应的所述字符数据传送至文字库。
7.一种生成电子病历的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取纸质病历的图像,并将所述纸质病历的图像发送至图像预处理模块;
预处理单元,用于将所述纸质病历的图像进行预处理,生成用于识别的电子图像;
发送单元,用于将所述用于识别的电子图像发送至文字识别模块;
识别单元,用于将接收到的所述用于识别的电子图像进行文字识别,生成电子病历,其中,所述电子病历显示在显示设备上。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述获取单元获取纸质病历的图像的步骤包括:通过图像采集设备采集所述纸质病历的图像或者直接从图像数据库获取预存的所述纸质病历的图像。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述预处理单元包括:
缩放与旋转模块、图像二值化处理模块、图像锐化处理模块、去噪处理模块、倾斜校正模块和版面分析模块。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述识别单元包括:
字符切割模块,用于将所述用于识别的电子图像进行字符切割,切割成两个以上的字符图像,并获取所述两个以上的字符图像的坐标;
提取模块,用于分别提取所述两个以上字符图像的字符特征值,其中,所述两个以上字符图像的字符特征值分别对应所述两个以上的字符图像的坐标;
匹配模块,用于将所述两个以上字符图像的字符特征值与文字库中的文字数据信息进行匹配,获取所述文字库中与所述两个以上字符图像对应的文字或符号。
11.根据权利要求10所述的装置,所述装置还包括:
第一建立模块,用于建立所述文字与该文字对应的字符特征值之间的第一关联关系,并建立所述符号与该符号对应的字符特征值之间的第二关联关系;
第二建立模块,用于通过所述第一关联关系与所述第二关联关系建立所述两个以上字符图像的坐标与所述文字或符号的对应关系;
生成模块,根据所述两个以上字符图像的坐标将所述文字或符号进行位置组合,生成电子病历。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
更新单元,用于采集字符数据,生成字符特征码,将所述字符特征码和所述字符特征码对应的所述字符数据传送至文字库。
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