目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取...目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库。结果经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性。平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性。结论该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路。展开更多
为提升办公效率,增加文档数据信息录入、数据整合准确性,引入光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术,可有效地实现文档智能化运用。文本针对OCR识别技术基本特征、在不同行业中应用现状、技术优势等方面进行分析,重点关...为提升办公效率,增加文档数据信息录入、数据整合准确性,引入光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术,可有效地实现文档智能化运用。文本针对OCR识别技术基本特征、在不同行业中应用现状、技术优势等方面进行分析,重点关注OCR识别技术的功能升级,研究其在文档智能化领域的应用,以期能够增加OCR识别技术的扩展性。展开更多
目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字...目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。展开更多
文章分析了企业财务报销工作现状,介绍了光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的工作原理,将OCR技术引入企业移动报销平台的建设,对该平台的建设目标、思路以及总体建设方案进行了梳理,进而在移动终端随时随地实现各种...文章分析了企业财务报销工作现状,介绍了光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的工作原理,将OCR技术引入企业移动报销平台的建设,对该平台的建设目标、思路以及总体建设方案进行了梳理,进而在移动终端随时随地实现各种类型发票的扫描、识别、校验、存储、审批等一系列财务报销业务流程。移动报销平台的建设使报销人员提交发票报销审批时不受时间、地点和办公设备的限制,为企业在日常财务结算工作中提供信息化支持,提高了报销效率,加快了企业办公自动化发展进程。展开更多
电子评标过程中,由于目前的辅助招评标系统在智能化程度方面有所欠缺,在评标效率、准确率等方面仍有提升进步的区间。例如,在获取招投标文件图片信息中,现有的辅助招评标系统识别效果较差。为解决现有问题,提出了一种通过使用光学字符识...电子评标过程中,由于目前的辅助招评标系统在智能化程度方面有所欠缺,在评标效率、准确率等方面仍有提升进步的区间。例如,在获取招投标文件图片信息中,现有的辅助招评标系统识别效果较差。为解决现有问题,提出了一种通过使用光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术获取招投标文件内容,并对上传图片进行灰度值、图像预处理。该方法可大幅度增强系统智能辅助招评标功能,使用公章检测算法判断招投标文件中公章使用情况,划分标书文字块,从而缩短评标时间,减轻评审标书的工作强度,解决了评标过程中的评审不公正、评标效率低等问题,使招投标项目的评标更加公平、公正、公开。展开更多
文摘目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库。结果经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性。平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性。结论该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路。
文摘为提升办公效率,增加文档数据信息录入、数据整合准确性,引入光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术,可有效地实现文档智能化运用。文本针对OCR识别技术基本特征、在不同行业中应用现状、技术优势等方面进行分析,重点关注OCR识别技术的功能升级,研究其在文档智能化领域的应用,以期能够增加OCR识别技术的扩展性。
文摘目前通信机房图片归档,人工操作占据了主导地位,然而这种方式存在效率低、易出错等缺陷。在此背景下,文章提出了一种基于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)模型的通信机房图片归档系统。该系统通过自动识别图片中的文字信息,分析图片所属的机房位置,进而按照机柜位置分类归档图片,实现自动化管理。经过测试,该系统的归档准确率达到了98%以上,显著提高了通信机房图片归档的效率。
文摘文章分析了企业财务报销工作现状,介绍了光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术的工作原理,将OCR技术引入企业移动报销平台的建设,对该平台的建设目标、思路以及总体建设方案进行了梳理,进而在移动终端随时随地实现各种类型发票的扫描、识别、校验、存储、审批等一系列财务报销业务流程。移动报销平台的建设使报销人员提交发票报销审批时不受时间、地点和办公设备的限制,为企业在日常财务结算工作中提供信息化支持,提高了报销效率,加快了企业办公自动化发展进程。
文摘电子评标过程中,由于目前的辅助招评标系统在智能化程度方面有所欠缺,在评标效率、准确率等方面仍有提升进步的区间。例如,在获取招投标文件图片信息中,现有的辅助招评标系统识别效果较差。为解决现有问题,提出了一种通过使用光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)技术获取招投标文件内容,并对上传图片进行灰度值、图像预处理。该方法可大幅度增强系统智能辅助招评标功能,使用公章检测算法判断招投标文件中公章使用情况,划分标书文字块,从而缩短评标时间,减轻评审标书的工作强度,解决了评标过程中的评审不公正、评标效率低等问题,使招投标项目的评标更加公平、公正、公开。