以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统及方法与流程

[0001]
本发明与医学图像藉由云端进行线上数据即时判读的技术有关，特别是指一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统及方法。


背景技术：

[0002]
在传统的技术上，使用x光图的手骨图像来判断骨龄，通常都是由医师来进行判断，然而，即使是具有丰富经验的医师，也需要花很长的时间翻阅图谱参考，才能判定每一张手骨图像的年龄。因此，在判断确诊前，需要面对多位病患来进行x光图手骨图像的判读解说，包括有健康与不健康判读结果，对于检测结果为健康的受检者，医师仍然需要花时间判读解说，因此在病患很多的门诊而言，必然会有病人等待时间长的问题，也会有医生在精神及体力上的损耗问题，因此，如果能利用医学人工智能来协助医师缩短判读时间，以保留更多时间给病人，这样医师就能在看诊时有更多时间来做出精确的判读。
[0003]
然而，目前的医疗用人工智能判读系统，通常必需要配备超级电脑做为主要运算中心，以及配备独有的精准标记医疗图像数据库来做为数据的基础，且应用场所目前通常以内部网络连结电脑的方式来分布在同一个医院内部的诊间来执行判读，执行过程必须要具备医师、医事人员身分才能使用这些设备进行人工智慧判读，属于封闭式系统的应用，且必须为大型医院才有能力负担其经费。对于没有超级电脑以及不具备独有的精准标记医疗图像数据库的医院来说，医师们仍然处于传统的人工判读条件，执行判读时既耗时又费力。


技术实现要素：

[0004]
基于上述现有技术仅能适用于具有超级电脑的封闭式系统，而不能广泛的开放给大部分的医师或医院使用，因此，本发明提出一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统及方法，可以解决上述问题，可以让医师通过其个人装置来取得手骨骨龄的即时判读信息做为参考，进而进行手骨骨龄的进一步判读。
[0005]
为了解决上述问题，本发明提出一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统，包含有：一云端运算平台，具有一存储单元，该存储单元内存储有一第一标记数据库、一骨龄模型以及一比对逻辑，该云端运算平台执行该比对逻辑；该第一标记数据库，具有多个标记手骨图像数据，各该标记手骨图像数据至少具有一手骨图像以及对应于该手骨图像的多个特征标记数据；该骨龄模型，由一类神经网络对该多个标记手骨图像数据进行训练而成，且该骨龄模型具有对应于各该标记手骨图像数据的手图像以及对应于该手骨图像的判读数据；一待比对图像云端数据库，存储有多个待比对手骨图像；一待比对图像提供装置，耦接于该待比对图像云端数据库，并用以由该待比对图像云端数据库下载一该待比对手骨图像；以及一个人装置，耦接于该待比对图像提供装置以及该云端运算平台，该个人装置用以由该待比对图像提供装置取得该待比对手骨图像，以及用以将该待比对手骨图像上传至该云端运算平台；其中，该比对逻辑为：在该云端运算平台接收到该个人装置所上传的该待比对手骨图像后，即将该待比对手骨图像与该骨龄模型中所具有的多个手骨图像进行比对，
藉以找出该骨龄模型中最接近于该待比对手骨图像的手骨图像，并将这个被找出的手骨图像所对应的判读数据传送至该个人装置。
[0006]
藉此，医师可以使用上述系统来使用其个人装置取得手骨骨龄的即时判读信息做为参考，进而进行手骨骨龄的进一步判读。且也使得医师本身所在的医院不需要投入高额成本来架构超级电脑或精准数据库，就能使用手骨骨龄即时判读的功能。
[0007]
此外，本发明还提出使用上述系统的一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读之方法，主要包含有下列步骤：准备图像：该待比对图像提供装置自该待比对图像云端数据库下载一该待比对手骨图像；取得图像：以该个人装置自该待比对图像提供装置取得该待比对手骨图像，并将该待比对手骨图像上传至该云端运算平台；以及比对判读：该云端运算平台执行该比对逻辑，将该待比对手骨图像与该骨龄模型中所具有的多个手骨图像进行比对，藉以找出最接近于该待比对手骨图像的手骨图像，并将这个被找出的手骨图像所对应的判读数据传送至该个人装置。
[0008]
藉由上述步骤，即可达到使用个人装置来进行手骨骨龄即时判读的目的以及效果。
[0009]
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
[0010]
图1为本发明第一较佳实施例的方块图。
[0011]
图2为本发明第一较佳实施例的手骨图像x光照片。
[0012]
图3为本发明第一较佳实施例的操作状态示意图。
[0013]
图4为本发明第一较佳实施例的另一操作状态示意图。
[0014]
图5为本发明第一较佳实施例的流程图。
[0015]
图6为本发明第二较佳实施例的方块图，显示云端运算平台的架构。
[0016]
图7为本发明第二较佳实施例的动作示意图。
[0017]
图8为本发明第二较佳实施例的流程图。
[0018]
其中，附图标记：
[0019]
10以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统
[0020]
11云端运算平台
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12存储单元
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14第一标记数据库
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15标记手骨图像数据
[0022]
151手骨图像
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152特征标记数据
[0023]
16骨龄模型
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163手骨图像
[0024]
164判读数据
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18比对逻辑
[0025]
21待比对图像云端数据库
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22待比对手骨图像
[0026]
22’摄得待比对手骨图像
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31待比对图像提供装置
[0027]
32显示屏
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41个人装置
[0028]
42操作程序
[0029]
50以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统
[0030]
51云端运算平台
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511第一转换逻辑
[0031]
512第二转换逻辑
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52存储单元
[0032]
54第一标记数据库
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541第一男性标记数据库
[0033]
542第一女性标记数据库
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55标记手骨图像数据
[0034]
551男性标记手骨图像数据
[0035]
551’转换后的男性标记手骨图像数据
[0036]
552女性标记手骨图像数据
[0037]
552’转换后的女性标记手骨图像数据
[0038]
56骨龄模型
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561男性骨龄模型
[0039]
562女性骨龄模型
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563手骨图像
[0040]
564判读数据
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57第二标记数据库
[0041]
571第二男性标记数据库
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572第二女性标记数据库
[0042]
58比对逻辑
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59交易端口
[0043]
61待比对图像云端数据库
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62待比对手骨图像
[0044]
62’摄得待比对手骨图像
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62”转换后的待比对手骨图像
[0045]
64性别信息
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71待比对图像提供装置
[0046]
81个人装置
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82操作程序
[0047]
91第三方交易平台
具体实施方式
[0048]
下面结合附图对本发明的结构原理和工作原理作具体的描述：
[0049]
为了详细说明本发明的技术特点所在，兹举以下较佳实施例并配合附图说明如后，其中：
[0050]
如图1至图5所示，本发明第一较佳实施例所提供的一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统10，主要由一云端运算平台11、一待比对图像云端数据库21、一待比对图像提供装置31以及一个人装置41所组成，其中：
[0051]
该云端运算平台11，具有一存储单元12，该存储单元12内存储有一第一标记数据库14、一骨龄模型16以及一比对逻辑18，该云端运算平台11执行该比对逻辑18。该第一标记数据库14具有多个标记手骨图像数据15，各该标记手骨图像数据15具有一手骨图像151以及对应于该手骨图像151的多个特征标记数据152，这里的该多个特征标记数据152可以是由医师针对各该手骨图像151的各个骨节的特征进行标记的数据，这些特征可以是下列但不限于：各个骨节的比例、长度、大小、宽度、弯曲程度、骨节间距的数据，而且还可以再包含各该手骨图像151所对应的人员性别及年龄数据，图2系显示一手骨图像的x光照片做为参考。该骨龄模型16由一类神经网络对该多个标记手骨图像数据15进行训练而成，且该骨龄模型16具有对应于各该标记手骨图像数据15的手骨图像163以及对应于该手骨图像163的判读数据164。在实际实施时，该云端运算平台11可以是建构骨龄模型16的业者所提供一个云端服务器，也可以是一个超级电脑，提供云端运算、档案以及数据存储的服务。
[0052]
该待比对图像云端数据库21，存储有多个待比对手骨图像22。在实际实施时，该待比对图像云端数据库21可以是某家医院的云端数据库，而所存储的该多个待比对手骨图像22则是藉由该家医院中的x光设备所拍摄的多张手骨图像。
[0053]
该待比对图像提供装置31，耦接于该待比对图像云端数据库21，并用以由该待比
对图像云端数据库21下载一待比对手骨图像22。在实际实施时，该待比对图像提供装置31可以是前述医院的某个诊间的电脑，在该家医院的x光设备拍摄某位待判读人员(例如，病患)的手骨图像后即存储于该待比对图像云端数据库21，再由该诊间的电脑下载该待比对手骨图像22。此外，该待比对图像提供装置31也可以具备一显示屏32，而将该待比对手骨图像22显示于该显示屏32上。
[0054]
该个人装置41，耦接于待比对图像提供装置31以及该云端运算平台11，该个人装置41用以由该待比对图像提供装置31取得该待比对手骨图像22，以及用以将该待比对手骨图像22上传至该云端运算平台11。在实际实施时，该个人装置41可以是个人电脑，也可以是智能手机，该个人装置41的使用者在预设的状况下，通常是具有医师资格的人员。如图3所示，在该个人装置41是个人电脑时，可以藉由网络连线至该待比对图像提供装置31，而下载该待比对手骨图像22，并且也可以连上云端来将该待比对手骨图像22上传至该云端运算平台11；如图4所示，在该个人装置41是智能手机时，可以藉由智能手机的摄影功能来拍摄待比对图像提供装置31的显示屏32上所显示的该待比对手骨图像22，进而取得一摄得待比对手骨图像22’，并且以该摄得待比对手骨图像22’取代该待比对手骨图像22来上传至该云端运算平台11。此外，可以直接理解的是，该个人装置41一般会安装一操作程序42来供使用者操作，以进行由该待比对图像提供装置31取得该待比对手骨图像22的动作，以及进行将该待比对手骨图像22上传至该云端运算平台11的动作。
[0055]
前述比对逻辑18为：在该云端运算平台11接收到该个人装置41所上传的该待比对手骨图像22后，即将该待比对手骨图像22与该骨龄模型16中所具有的多个手骨图像163进行比对，藉以找出该骨龄模型16中最接近于该待比对手骨图像22的手骨图像163，并将这个被找出的手骨图像163所对应的判读数据164传送至该个人装置41，并且依据该个人装置41本身具备的显示功能或该操作程序42的功能来将该判读数据164显示于该个人装置41上。若是该个人装置41所上传的是该摄得待比对手骨图像22’，则将该摄得待比对手骨图像22’与该骨龄模型16中的多个手骨图像163进行比对。
[0056]
以上说明了本第一实施例的系统架构，接下来说明本第一实施例在操作时，其操作方法具有下列步骤：
[0057]
如图5所示，步骤s1.准备图像：该待比对图像提供装置31自该待比对图像云端数据库21下载一该待比对手骨图像22。亦即，在上述医院取得待判读人员的手骨图像的x光图像后，即由该待比对图像提供装置31(即医院的诊间里的电脑)向其云端数据库下载待判读人员的待比对手骨图像22。
[0058]
s2.取得图像：以该个人装置41自该待比对图像提供装置31取得该待比对手骨图像22，并将该待比对手骨图像22上传至该云端运算平台11。亦即，个人装置41以下载或照像的方式取得该待比对手骨图像22或该摄得待比对手骨图像22’后，上传至该云端运算平台11。
[0059]
s3.比对判读：该云端运算平台11执行该比对逻辑18，将该待比对手骨图像22与该骨龄模型16中所具有的多个手骨图像163进行比对，藉以找出最接近于该待比对手骨图像22的手骨图像163，并将这个被找出的手骨图像163所对应的判读数据164传送至该个人装置41。藉此，使用该个人装置41的医师就可以取得这个云端运算平台11所比对出来的判读数据164，做为评估这位待判读人员的骨龄状况的参考。
[0060]
由上述的系统架构及方法可知，本发明第一实施例可以让不具有超级电脑或独有的精准标记医疗图像数据库的医院中的医师，都可以使用该云端运算平台11来进行骨龄评估的参考，因此，不会受限于该医院是否有足够财力来负担超级电脑以及备置完整数据库。藉由本发明，医师可以藉由其个人装置41来即时取得病患的手骨骨龄的判读信息做为参考，进而进行手骨骨龄的进一步判读，不仅快速，而且可以使得判读结果更为精准。
[0061]
请再参阅图6至图8，本发明第二较佳实施例所提供的一种以个人装置进行手骨骨龄即时判读的系统50，主要概同于前揭第一实施例，不同之处在于：
[0062]
该云端运算平台51更包含有一交易端口59，用来与一第三方交易平台91藉由网络耦接。
[0063]
该第一标记数据库54分为一第一男性标记数据库541以及一第一女性标记数据库542，该多个标记手骨图像数据55分为多个男性标记手骨图像数据数据551以及多个女性标记手骨图像数据552，该多个男性标记手骨图像数据551存储于该第一男性标记数据库541，而该多个女性标记手骨图像数据552存储于该第一女性标记数据库542。
[0064]
该骨龄模型56分为一男性骨龄模型561以及一女性骨龄模型562，该男性骨龄模型561由该类神经网络对该多个男性标记手骨图像数据551训练而成，该女性骨龄模型562系由该类神经网络对该多个女性标记手骨图像数据552训练而成。
[0065]
该待比对图像云端数据库61存储有对应于各该待比对手骨图像62的性别信息64。
[0066]
该待比对图像提供装置71除了用以由该待比对图像云端数据库61下载一该待比对手骨图像62之外，也同时下载对应于该待比对手骨图像62的性别信息64。
[0067]
该个人装置81除了用以自该待比对图像提供装置71取得该待比对手骨图像62之外，还可以在上传该待比对手骨图像62时，也上传该性别信息64。在实际实施时，当该个人装置81是个人电脑时，经由网络来下载该待比对手骨图像62的同时，也会连带下载该性别信息64，因此，在上传该待比对手骨图像62时，就可以同时上传该性别信息64。而当该个人装置81是智能手机时，则在以拍摄的方式取得该摄得待比对手骨图像62’时，是不会同时下载该性别信息64的，因此，使用者在上传该摄得待比对手骨图像62’时，需要以手动的方式提供该性别信息64，例如，藉由该操作程序82输入该性别信息64。
[0068]
在该比对逻辑58中，在进行比对时，依该性别信息64来决定以该男性骨龄模型561或该女性骨龄模型562来与该待比对手骨图像62进行比对。
[0069]
以上是本第二实施例中，将男性与女性的手骨图像予以区别开来。相对的，其对应的骨龄模型561,562、第一标记数据库54以及标记手骨图像数据551,552也都会对应分开为男性与女性，此乃由于男性与女性的手骨图像一般而言会有较为明显的不同，因此若预先加以区分开来，就可以在比对的时候更为增加准确度。
[0070]
此外，由于以x光设备所拍摄而得的手骨图像一般都以高解析度的图像档做为其档案格式，通常为dicom医疗图像格式，因此其档案大小会比一般的数码相机的图像档案来得更大，连带会使得在手骨图像下载或上传时，耗费较大的网络流量。基于上述状况，于本第二实施例中，进一步的提出对图像进行压缩转档的技术，使得图像档案可以缩减其档案大小，进而方便档案传输，其具体技术说明如后。
[0071]
在有压缩转档的需求下，该云端运算平台51更具有一第一转换逻辑511存储于该存储单元52来加以执行，该第一转换逻辑511为：将该第一标记数据库54中的多个男性标记
手骨图像数据551以及多个女性标记手骨图像数据552进行图像格式转换，并将转换后的多个标记手骨图像数据551’,552’存储于一第二标记数据库57中。这里的图像格式转换可以是任何已知的图像压缩转换技术，例如，jpeg或tiff图像格式转换。然而，若是使用jpeg图像格式进行压缩转换，则由于其属于破坏性压缩技术，因此转换后的档案可以选择再使用一修复技术来进行修复，例如，使用图像降噪的非局部平均(non-local means)演算法来进行修复。
[0072]
该第二标记数据库57存储于该存储单元12中，而亦分为一第二男性标记数据库571以及一第二女性标记数据库572来分别存储上述图像格式转换后的多个男性标记手骨图像数据551’以及多个女性标记手骨图像数据552’。该男性骨龄模型561由该类神经网络对该第二标记数据库57中的转换后的多个男性标记手骨图像数据551’训练而成，该女性骨龄模型562由该类神经网络对该第二标记数据库57中的转换后的多个女性标记手骨图像数据552’训练而成。
[0073]
此外，该云端运算平台51更具有一第二转换逻辑512存储于该存储单元52来加以执行，该第二转换逻辑512为：将该个人装置81所上传的该待比对手骨图像62进行图像格式转换，而产生转换后的待比对手骨图像62”。而在该比对逻辑58中，在进行比对时，将该转换后的待比对手骨图像62”与该男性及女性骨龄模型561,562中所具有的多个手骨图像563进行比对，此处仍是依据前述男性或女性的性别信息64来进行比对。
[0074]
以上为本第二实施例在架构上与第一实施例之间差异的部分，接下来说明本第二实施例的操作方法，在操作方法上与前述第一实施例大致相同，不同之处在于：
[0075]
如图8所示，在步骤s2.取得图像之前，更包含有sn.交易付费：该个人装置81耦接于该第三方交易平台91并付费，该云端运算平台51藉由该交易端口59耦接于该第三方交易平台91，并向该第三方交易平台91确认该个人装置81的付费事实。而在步骤s2.取得图像中，该云端运算平台51依付费事实来决定是否接受该个人装置81所上传的该待比对手骨图像62。而在步骤s3.比对判读中，该云端运算平台51依该付费事实来决定是否将该判读数据564传送至该个人装置81。
[0076]
前述的步骤中，步骤sn.交易付费必须在步骤s2取得图像之前，而可以在步骤s1.准备图像之前或之后，于本第二实施例中以位于步骤s1.准备图像之前为例。这个步骤sn交易付费的步骤，主要是为了使本发明的系统在提供即时骨龄判读服务时有一个付费的机制，而仅对有付费的使用者提供即时判读的服务。
[0077]
由上可知，本第二实施例可以达成将手骨图像分为男性与女性来予以区隔，藉以使骨龄判读更为准确。此外，还能对图像档案提供压缩/修复的功能，进而减少网络流量的负担。并且，还能提供交易付费的机制，来达到使用者付费的业者与使用者双赢的效果。
[0078]
本第二实施例的其余技术特征及所能达成的功效均概同于前揭第一实施例，容不再予赘述。
[0079]
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。