(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111629231.5 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 沈阳东软智能医疗科技研究院有限 公司 地址 110179 辽宁省沈阳市 浑南区创新路 175-2号419室 (72)发明人 孙小婉　蔡巍　张霞　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 代理人 魏云鹿 (51)Int.Cl. G16H 10/60(2018.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 手术记录的处理方法、 装置、 存储介质和电 子设备 (57)摘要 本公开涉及一种手术记录的处理方法、 装 置、 存储介质和电子设备， 涉及信息处理技术领 域， 该方法包括： 按照预设规则从手术记录中提 取目标文本， 并将目标文本划分为至少一个目标 文本单元， 根据每个目标文本单元， 通过预先训 练的分类模 型， 确定每个目标文本单元对应的类 型， 类型用于指示对应的目标文本单元与目标对 象是否相关， 将对应的类型为相关的目标文本单 元作为相关文本单元， 并根据相关文本单元， 通 过预先训练的识别模型， 确定相关文本单元中包 括的目标对象的数量， 根据相关文本单元中包括 的目标对象的数量， 确定手术记录中包括的目标 对象的总数量。 本公开通过分类模 型确定相关文 本单元， 再通过识别模型确定数量， 能够提高数 量识别的准确度。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 114429805 A 2022.05.03 CN 114429805 A 1.一种手术记录的处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 按照预设规则从手术记录 中提取目标文本， 并将所述目标文本划分为至少一个目标文 本单元； 根据每个所述目标文本单元， 通过预先训练的分类模型， 确定每个所述目标文本单元 对应的类型， 所述类型用于指示对应的目标文本单 元与目标对象是否相关； 将对应的类型为相关的目标文本单元作为相关文本单元， 并根据所述相关文本单元， 通过预先训练的识别模型， 确定所述相关文本单 元中包括的目标对象的数量； 根据所述相关文本单元中包括的所述目标对象的数量， 确定所述手术记录 中包括的所 述目标对象的总数量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述按照预设规则从手术记录 中提取目标 文本， 包括： 将所述手术记录中指定位置范围内的文本作为所述目标文本； 和/或， 将所述手术记录中与指定关键词匹配的文本作为所述目标文本 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述目标对象对应的属性信息， 以及所述手术记录对应的手术区域， 确定所述指 定关键词， 所述指定关键词包括所述目标对象的名称、 数值、 定位部位中的至少一种。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述目标文本单元， 通过预 先训练的分类模型， 确定每 个所述目标文本单 元对应的类型， 包括： 针对每个所述目标文本单 元， 确定该目标文本单 元对应的文本特 征； 将该目标文本单元对应的文本特征输入预先训练 的第一循环神经网络， 以得到所述第 一循环神经网络 输出的文本表征向量； 根据所述文本表征向量确定该目标文本单 元对应的类型。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述相关文本单元， 通过预先训 练的识别模型， 确定所述相关文本单 元中包括的目标对象的数量， 包括： 确定所述相关文本单 元对应的文本特 征； 将所述相关文本单元对应的文本特征输入预先训练 的第二循环神经网络， 以得到所述 第二循环神经网络 输出的前向文本表征向量和后向文本表征向量； 根据所述前向文本表征向量和所述后向文本表征向量， 确定所述相关文本单元中包括 的所述目标对象的数量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述相关文本单元中包括的所述 目标对象的数量， 确定所述手术记录中包括的所述目标对象的总数量， 包括： 将全部所述相关文本单 元中包括的所述目标对象的数量的和， 作为所述总数量。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第一循环神经网络为长短期记忆网 络， 所述长短期记 忆网络是通过如下 方式训练得到的： 获取第一样本文本单 元， 以及所述第一样本文本单 元对应的真实类型； 确定所述第一样本文本单 元对应的文本特 征； 将所述第一样本文本单元对应的文本特征作为所述长短期记忆网络的输入， 并根据 所 述长短期记 忆网络的输出与所述真实类型， 训练所述长短期记 忆网络； 所述第二循环神经网络为双向长短期记忆， 所述双向长短期记忆网络是通过如下方式权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114429805 A 2训练得到的： 获取第二样本文本单元， 以及所述第二样本文本单元中所述目标对象的新增数量， 所 述新增数量用于表征 所述第二样本文本单 元中新增的所述目标对象的数量； 确定所述第二样本文本单 元对应的文本特 征； 将所述第二样本文本单元对应的文本特征作为所述双向长短期记忆网络的输入， 并根 据所述双向长短期记 忆网络的输出与所述 新增数量， 训练所述双向长短期记 忆网络。 8.一种手术记录的处 理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 处理模块， 用于按照预设规则从手术记录中提取目标文本， 并将所述目标文本划分为 至少一个目标文本单 元； 分类模块， 用于根据每个所述目标文本单元， 通过预先训练的分类模型， 确定每个所述 目标文本单 元对应的类型， 所述类型用于指示对应的目标文本单 元与目标对象是否相关； 识别模块， 用于将对应的类型为相关的目标文本单元作为相关文本单元， 并根据所述 相关文本单元， 通过预先训练的识别模型， 确定所述相关文本单元中包括的目标对 象的数 量； 确定模块， 用于根据所述相关文本单元中包括的所述目标对象的数量， 确定所述手术 记录中包括的所述目标对象的总数量。 9.一种非临时性计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被 处理器执行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述计算机程序， 以实现权利要求1 ‑7中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114429805 A 3