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龍圖騰網(wǎng)獲悉濟(jì)南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117218672B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311243479.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/414；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法及系統(tǒng)是由張文硯;彭京亮;蘇潔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法及系統(tǒng)，對(duì)原始病案圖像進(jìn)行預(yù)處理，分別使用Canny邊緣檢測(cè)算法和Hough直線檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和角度校正；對(duì)預(yù)處理后圖像的文本區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，得到文本檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；使用DBNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)，獲取圖片中文本區(qū)域的邊界框位置坐標(biāo)；構(gòu)建改進(jìn)的SVTR模型，對(duì)文本檢測(cè)到的區(qū)域提取特征，訓(xùn)練文字識(shí)別模型，對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別獲得病案圖片中的字符內(nèi)容。確定待進(jìn)行文字識(shí)別的圖像后,對(duì)病案圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行文本檢測(cè)，將檢測(cè)后的圖像根據(jù)檢測(cè)框進(jìn)行分割，對(duì)單行文本進(jìn)行識(shí)別，獲得文字識(shí)別結(jié)果，對(duì)圖像文字進(jìn)行預(yù)測(cè)得到準(zhǔn)確率極高的識(shí)別文字。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的病案文字識(shí)別方法，其特征在于，包括： 對(duì)原始病案圖像進(jìn)行預(yù)處理，分別使用Canny邊緣檢測(cè)算法和Hough直線檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和角度校正； 對(duì)預(yù)處理后圖像的文本區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，得到文本檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 使用DBNet網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)，獲取圖片中文本區(qū)域的邊界框位置坐標(biāo)； 構(gòu)建改進(jìn)的SVTR模型，對(duì)文本檢測(cè)到的區(qū)域提取特征，訓(xùn)練文字識(shí)別模型，包括： 輸入文本檢測(cè)后的數(shù)據(jù)集，根據(jù)檢測(cè)標(biāo)簽切分圖像； 將新的圖像按照9:1的比例生成訓(xùn)練集和測(cè)試集，data_dir設(shè)置為新的數(shù)據(jù)集路徑，label_file_list指向新的數(shù)據(jù)集標(biāo)注文件； 將圖像輸入SVTR骨干網(wǎng)絡(luò)中，輸入圖像尺寸為，使用兩個(gè)連續(xù)3×3卷積和批量歸一化來(lái)實(shí)現(xiàn)改進(jìn)補(bǔ)丁嵌入得到大小的字符組件，這些字符組件用于表示字符筆畫； 進(jìn)入到第一階段，將重塑到大小,然后將應(yīng)用了層歸一化LN，送入到全局混合或局部混合中，全局混合和局部混合模塊使用根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景不同設(shè)置也不同； 接下來(lái)，依次應(yīng)用層歸一化和一個(gè)多層感知機(jī)進(jìn)行特征融合，將混合塊重塑到的嵌入，然后，在高度維度上使用步長(zhǎng)為2的3×3卷積，在寬度維度上使用步長(zhǎng)為1的卷積，隨后進(jìn)行層歸一化，生成尺寸為； 第一階段出來(lái)后的字符組件尺寸為，第二階段重復(fù)第一階段的操作，出來(lái)后的字符組件尺寸為，在最后一個(gè)階段，合并操作被合并操作所取代，先將高度維度池化為1，然后經(jīng)過(guò)一個(gè)全連接層、非線性激活和dropout，將字符組件壓縮為一個(gè)尺寸為特征序列； 最后，對(duì)進(jìn)行并行線性預(yù)測(cè)并進(jìn)行去重操作，得到字符序列； 采用文字識(shí)別模型對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別，獲得病案圖片中的字符內(nèi)容。

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