一种医疗票据图像数据结构化方法及系统

一种医疗票据图像数据结构化方法及系统一种医疗票据图像数据结构化方法及系统摘要：随着医疗行业的快速发展，医疗票据作为重要的医疗信息载体，具有巨大的数据价值。然而，医疗票据的大量以纸质形式存在，给医疗信息的识别和利用带来了巨大的挑战。本文提出了一种医疗票据图像数据结构化方法及系统，旨在实现医疗票据的自动数据提取和结构化，为后续的医疗信息分析和应用提供有力支持。关键词：医疗票据；图像数据结构化；自动数据提取；医疗信息分析1.引言医疗票据是医疗行业重要的支持文件之一，记录了患者的就诊信息、费用明细等重要内容。然而，由于医疗票据的大量以纸质形式存在，造成了医疗信息的大量碎片化。为了克服这一问题，需要将医疗票据中的数据进行自动提取和结构化，以便后续的医疗信息分析和应用。本文提出了一种基于图像数据处理的医疗票据结构化方法及系统，可以高效地提取出医疗票据中的文本信息和表格信息，并将其转化为结构化的数据形式。2.相关工作目前，对于医疗票据图像的结构化处理，已经有了一些研究和应用。其中，主要包括基于模板匹配的方法和基于OCR技术的方法。基于模板匹配的方法需要事先构建好票据的模板，然后通过模板匹配的方式提取出所需信息。然而，这种方法的局限性很大，不适用于不同格式和不同样式的医疗票据。基于OCR技术的方法则可以通过光学字符识别技术将医疗票据转化为文本形式的数据，但是对于表格数据的提取仍然存在一定的困难。3.方法及系统设计本文提出的医疗票据图像数据结构化方法及系统主要包括以下几个步骤：图像预处理、文本信息提取、表格信息提取、数据结构化。3.1图像预处理图像预处理是为了提高后续处理的效果，主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。首先，对图像进行去噪处理，去除背景噪声和干扰线条，保留票据中的文字和表格信息。然后，对图像进行增强处理，提高文字和表格的清晰度。最后，对图像进行分割处理，将票据中的文字和表格分离开来，为后续的信息提取铺垫。3.2文本信息提取文本信息提取主要利用OCR技术，将票据中的文字识别出来。首先，利用文字定位算法，确定票据中的文字区域。然后，使用OCR引擎对文字进行识别，将文字转化为文本形式的数据。在识别过程中，可以利用词典和语义规则进行校验和纠错，提高识别的准确性。3.3表格信息提取表格信息提取主要是将票据中的表格结构提取出来，并将其转化为结构化的数据。首先，通过表格定位算法，确定票据中的表格区域。然后，利用表格分割算法将表格分割为行和列。最后，通过表格结构分析算法提取出表格中的内容，将其转化为结构化的数据形式，如CSV格式。3.4数据结构化将文本信息和表格信息结合起来，进行数据结构化处理。首先，根据文本信息和表格信息的关联规则，将其进行关联。然后，将关联后的数据进行合并和归类，形成结构化的数据形式。最后，将结构化的数据导入到数据库或者以文件的形式保存，为后续的医疗信息分析和应用提供支持。4.实验与结果分析本文选取了100份不同格式和样式的医疗票据进行实验，评估了所提出方法及系统的效果。实验结果表明，所提出的方法及系统在提取医疗票据中的文本信息和表格信息方面具有较高的准确性和鲁棒性。对于文本信息的识别准确率达到了90%以上，对于表格信息的提取准确率达到了85%以上。5.结论与展望本文提出了一种医疗票据图像数据结构化方法及系统，通过图像预处理、文本信息提取、表格信息提取和数据结构化等步骤，实现了医疗票据的自动数据提取和结构化。实验结果表