一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法及系统与流程

本发明涉及医学影像处理与医用胶片打印，特别涉及一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗信息化建设持续推进，医学影像数据已成为临床诊疗、病情分析及医疗服务的重要信息载体。区域医疗影像云能够汇聚辖区医疗机构产生的医学影像数据，并结合影像云平台、医用胶片打印设备及数字影像服务，实现医学影像数据的集中管理与应用。在此基础上，医用胶片集中打印能够依托区域影像云对医学影像数据进行统一处理，为患者提供实体胶片与数字影像相结合的影像交付方式。

2、现有技术中，区域影像云集中打印通常由区域医疗影像云端服务器接收各医疗机构产生的医学影像数据，并将医学影像数据传输至集中打印设备，通过预设排版规则完成影像排布及胶片输出。同时，随着人工智能技术在医学影像领域的应用，多模态视觉模型能够对医学影像中的病灶区域、关键解剖结构及影像语义信息进行识别，为医学影像筛选和排版提供更加丰富的视觉信息。基于区域影像云开展集中打印，有利于实现影像数据统一管理、打印资源统一调度以及实体胶片和数字影像的协同应用。

3、然而，现有集中打印方式主要依据预设模板进行影像排布，对医学影像视觉特征的利用有限，难以结合诊疗价值进行差异化排版；同时，排布方案缺少基于医学影像视觉内容的校验与反馈调整，尚未形成排版优化与视觉校验相结合的闭环处理过程。

技术实现思路

1、鉴于以上现有技术的不足，本发明实施例的目的在于提供一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，能够解决现有技术存在的现有集中打印方式主要依据预设模板进行影像排布，对医学影像视觉特征的利用有限，难以结合诊疗价值进行差异化排版；同时，排布方案缺少基于医学影像视觉内容的校验与反馈调整，尚未形成排版优化与视觉校验相结合的闭环处理过程的技术问题。

2、本发明实施例的第一方面，提出了一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，包括：

3、s1：获取辖区医疗机构的原始医学影像数据；

4、s2：将原始医学影像数据输入至医疗多模态视觉大模型；

5、s3：通过医疗多模态视觉大模型，从原始医学影像数据中筛选诊疗核心影像；

6、s4：提取诊疗核心影像的多维度视觉特征；

7、s5：结合医用胶片物理尺寸约束和多维度视觉特征，构建排版约束条件；

8、s6：通过智能优化算法，根据排版约束条件，对诊疗核心影像进行求解，得到初步排布方案；

9、s7：通过医疗多模态视觉大模型，对初步排布方案进行视觉校验，得到校验排布方案；

10、s8：将校验排布方案输入至打印设备，输出实体胶片，并同步生成与实体胶片关联的轻量化数字影像。

11、本发明实施例的第二方面，提出了一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印系统，包括：处理器和存储器；

12、所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法的步骤。

13、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

14、在本发明实施例中，针对现有集中打印方式对医学影像视觉特征利用有限的问题，通过医疗多模态视觉大模型从原始医学影像数据中筛选诊疗核心影像，提取诊疗核心影像的多维度视觉特征，并结合医用胶片物理尺寸约束构建排版约束条件，通过智能优化算法根据排版约束条件对诊疗核心影像进行求解，得到初步排布方案，实现基于多维度视觉特征的影像排布；针对排布方案缺少视觉校验与反馈调整的问题，通过医疗多模态视觉大模型对初步排布方案进行视觉校验，得到校验排布方案，并将校验排布方案输入至打印设备，在输出实体胶片的同时同步生成与实体胶片关联的轻量化数字影像。

1.一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述s3具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述多维度视觉特征具体包括人体解剖区域标签、病灶位置坐标、病灶面积占比、有效信息区域边界、影像间时序关联性以及诊断重要性评级。

4.根据权利要求3所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述s5具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述排版约束条件还包括单张胶片可容纳影像数量上限、影像间最小间距阈值、患者信息栏固定占位区域以及溯源二维码固定占位区域。

6.根据权利要求1所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述智能优化算法采用遗传算法，所述遗传算法的染色体由影像排列顺序基因段、每帧缩放比例基因段、每帧旋转角度基因段以及单张胶片网格布局基因段构成。

7.根据权利要求1所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述s6具体包括：

8.根据权利要求7所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述诊断可读性评分包括病灶完整度评分、有效分辨率评分、影像间距充足度评分、标注文字可读性评分以及对比度保持评分。

9.根据权利要求1所述的基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印方法，其特征在于，所述s7具体包括：

10.一种基于大模型视觉识别的医用胶片集中打印系统，其特征在于，包括：处理器和存储器；