本发明属于人体参数测量技术领域，特别是涉及一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法、系统及计算机可读介质。
背景技术：
医学影像检查产生大量的影像学图片，其需要被专业影像医师解读才具有临床意义。影像医师的病灶识别能力是指有效判断出病灶及其所在位置的能力，北美放射学会2016年的统计数字表明：影像学临床误诊中由影像医师的病灶识别能力欠佳造成的误诊率高达72.3％。因此，医学影像医师病灶识别能力是准确解读影像学检查结果的决定性因素、是有效诊断的源头和基础、是完成有效医学影像诊断的重中之重。
在与中华医学会影像技术学会的专家、医学院校影像专业资深教师及三甲医院影像科医生深入讨论调研后，本发明实施例提出：从临床实际出发，影像医师的病灶识别能力主要由判断敏感性(真阳性率)、判断特异性(真阴性率)及判断置信等级三个维度构成，即：一个具有优秀病灶识别能力的影像医师应该能将病灶准确指出(判断敏感性高)，并且不会将非病灶误判为病灶(判断特异性高)，同时，对病灶及其位置做出的判断把握十足。
我国医学院校及医院影像科常用“判断正确率”为指标对影像医师病灶识别能力进行量化，该指标在实际应用中简单易行，但是其测量效度低，且信息量不足导致量化结果不够客观；此外，申请号为cn201710852242.7、名称为《影像医师病灶识别能力量化方法及其系统》的发明专利，提出了融合特异性、敏感性以及置信等级三个维度信息的思想，但是，其对特异性、敏感性维度的计算仅基于影像图片中是否有病灶而非基于准确的病灶位置信息，造成量化方法不够客观、精准。
综上，现行我国医学院校及医院影像科常用“判断正确率”为指标对影像医师病灶识别能力进行量化，该指标在实际应用中简单易行，但是其测量效度低，且信息量不足导致量化结果测量精度低。随着大数据以及计算机图象处理的进步，亟需一种采用计算机对影像医师病灶识别能力评定及考核的自动方法和系统。
技术实现要素：
本发明实施例的目的在于提供一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法、系统及计算机可读介质，以解决现有医学影像医师病灶识别能力判定方法测量效度低、信息量不足导致准确度低的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，包括以下步骤：
配置测试所用的标准测试图象集的可调参数，可调参数包括标准测试图象总数、标准测试图象集难度构成比例、测试频次、测试时间，标准测试图象包括包含多个病灶的医学影像和不含病灶的医学影像，标准测试图象集难度构成比例为标准测试图象集中不含病灶的医学影像和包含多个病灶的医学影像的占比；
获取配置好的标准测试图象集，依次显示其内的标准测试图象，并提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，并在获取到被试者判断当前标准测试图象中存在病灶时提示被试者判断并标记当前标准测试图象的病灶位置直至获取到被试者停止标记；
记录并存储被试者对每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项、标记的病灶位置，以及被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间；
提取与每张标准测试图象一一对应的标准测试答案图象，对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案进行比对，计算被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数；
根据记录并存储的被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间，计算被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的判断置信等级；
根据被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，以及被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的置信等级权重，按照下式计算被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ并对其进行显示：
其中，n为标准测试图象总数，
所述被试者对第i张标准测试图象的标记评分xi通过下式计算：
其中，zai为被试者对第i张标准测试图象所做的第a个错误标记的判断置信等级，z′bi为被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的判断置信等级，
进一步的，所述被试者对每张标准测试图象所做的每个错误标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对第i张标准测试图象的第a个错误标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
进一步的，所述被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对每张标准测试图象的每个正确标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
进一步的，所述被试者对第i张标准测试图象的特异性指标fpf(xi)按照下式计算：
其中，exp为指数函数，erf为误差函数，误差函数erf的自变量为
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第a个错误标记的置信等级权重fai按照下式计算：
其中，z1i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个错误标记的判断置信等级，z2i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个错误标记的判断置信等级，
进一步的，所述被试者对第i张标准测试图象的敏感性指标tpf(xi)按照下式计算：
其中，ν为被试者做出正确标记的概率，fbi为被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重；
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重fbi按照下式计算：
其中，z′1i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个正确标记的判断置信等级，z′2i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个正确标记的判断置信等级，
进一步的，所述标准测试图象噪声概率分布服从泊松分布的参数λ按照下式计算得到：
其中，xi表示第i张标准测试图象的噪声分布。
进一步的，所述被试者做出正确标记的概率ν按照下式计算得到：
其中，pi表示被试者在第i张标准测试图象中做出正确标记的概率，ni表示第i张标准测试图象中的病灶总数。
进一步的，所述提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，是通过显示说明文字“异常图像请指出图中病灶位置，并点击下一张按钮”和“正常图像请点击下一张按钮”进行提示；
在获取到被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置时，同时获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标，当被试者判断当前显示的标准测试图象中不存在病灶时，处理器获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标为(0,0)，被试者判断当前显示的标准测试图象中存在病灶并点击当前显示的标准测试图象的病灶位置时，处理器获得当前显示的标准测试图象中被点击位置的像素坐标，进而得到被试者判断的病灶位置像素坐标；
对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案进行比对时，结合图象处理算法，判断被试者选取的每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置和对应的标准测试答案图象的一致性，得出被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，具体实现过程如下：
通过图象处理算法获取与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中标注的病灶区域的轮廓，然后获取轮廓内每个像素点的像素坐标，得到每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合；
通过图象处理算法自动在每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索被试者判断的病灶位置像素坐标，如在当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索到被试者判断的病灶位置像素坐标，则该标记的病灶位置为正确标记，否则为错误标记；
与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中不存在病灶时，主机获取得到的当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合为{(0,0)}；
所述被试者判断的病灶位置像素坐标，以及标准测试答案图象中标注的病灶位置区域的每个像素点的像素坐标，均是采用同一像素坐标系获得。
本发明实施例还提供了一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；以及处理器，用于执行所述指令以实现如上所述的方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述的方法。
本发明实施例的有益效果是，基于病灶位置信息对特异性、敏感性维度进行计算进行被试者识别能力测试，并融合特异性、敏感性、判断置信等级三个维度信息，提高了量化的精度，有效地改善了医学影像医师病灶识别能力量化与评估中定量方法测量效度低、信息量不足导致准确度低的问题。且本发明实施例通过采用计算机图象识别得到实际病灶位置的像素坐标集合，通过在实际病灶位置的像素坐标集合中搜索被试者判断点击的病灶位置的像素坐标来评判被试者判断点击的病灶位置的准确性，以进行被试者医学影像病灶识别能力的测量，与现有的方法相比，其测量准确性和效率均得到有效提高。如：某次考试中，2个实习生需要对10张医学影像图片进行判断，其中5张图片含有病灶、5张图片不含病灶。1号实习生成功诊断了3张含有病灶的图片和5张不含病灶的图片；2号实习生成功诊断了3张不含病灶的图片和5张含有病灶的图片，1号实习生较2号实习生答题时间更短，按照传统的基于计算正确率的量化算法，两人识别能力得分均是80％。虽然分数相同，但是两者做出错误判断的本质缺完全不同：1号被试是漏诊、2号被试误诊，带来的临床影响截然不同。显然，既有量化评定算法无法区分两人的对病灶的识别能力。进一步需要指出的是：传统量化方法并未将答题的置信等级这一指标纳入考核。而利用本发明实施例所提方法，1号实习生得分为0.498，2号实习生得分为0.714，可以有效区分两名被试者的病灶识别能力。所提出的医学影像医师病灶识别能力量化系统及方法对专业人员的能力考核、技能评分以及对培训效果评估、培训计划制定均具有重要的实际意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力测试系统功能及结构框图。
图2是本发明实施例的标准测试图象及答案示意图，其中，a为被试者看到的标准测试图象示例，b为被试者对a中的标准测试图象判断完后的图象示例，c为系统中内置的与a中的标准测试图象对应的标准答案图象示例。
图3是本发明实施例的基于人机交互的行为数据采集模块的人机交互界面示意图。
图4是本发明实施例的图象判读专家和普通健康学生的融合位置信息的病灶识别能力曲线对比实例图。
图5是传统计算方法和基于本发明实施例所采用的方法的得分差异对比实例图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，包括以下步骤：
步骤s1、配置测试所用的标准测试图象集的可调参数，可调参数包括标准测试图象总数、标准测试图象集难度构成比例、测试频次、测试时间，标准测试图象包括包含多个病灶的医学影像和不含病灶的医学影像，标准测试图象集难度构成比例为标准测试图象集中不含病灶的医学影像和包含多个病灶的医学影像的占比，本实施例标准测试图象集中包含多个病灶的医学影像和不含病灶的医学影像的占比优选2:1；
步骤s2、获取配置好的标准测试图象集，依次显示其内的标准测试图象，并提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，并在获取到被试者判断当前标准测试图象中存在病灶时提示被试者判断并标记当前标准测试图象的病灶位置直至获取到被试者停止标记；
提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，是通过显示说明文字“异常图像请指出图中病灶位置，并点击下一张按钮”和“正常图像请点击下一张按钮”进行提示。被试者判断当前显示的标准测试图象中不存在病灶时，点击“下一张”按钮显示界面翻页显示下一张标准测试图象；被试者如果认为当前显示的标准测试图象中含有病灶，在标准测试图象出现后可以直接在图像上进行标注，标注过的位置显示红色“x”号，确认标注完所有病灶信息后，点击“下一张”按钮进入到下一张标准测试图象。
在获取到被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置时，同时获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标，当被试者判断当前显示的标准测试图象中不存在病灶时，处理器获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标为(0,0)，被试者判断当前显示的标准测试图象中存在病灶并点击当前显示的标准测试图象的病灶位置时，处理器获得当前显示的标准测试图象中被点击位置的像素坐标，进而得到被试者判断的病灶位置像素坐标。
步骤s3、记录并存储被试者对每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项、标记的病灶位置，以及被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间；具体地，从每张标准测试图象出现时刻开始到被试者对该图象的第一个病灶位置作出判断标记结束，即为被试者对第一个病灶进行标记判断的反应时间，从被试者对第一个病灶位置作出判断标记结束至对第二个病灶位置作出判断标记结束的时间，即为其对每张标准测试图象中的第二个病灶位置进行判断标记的反应时间，以此类推，从被试者对第m-1个病灶位置作出判断标记结束至对第m个病灶位置作出判断标记结束的时间，即为其对第m个病灶位置进行判断标记的反应时间。
步骤s4、提取与每张标准测试图象一一对应的标准测试答案图象，对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案进行比对，计算被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数；
对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案的进行比对，结合图象处理算法，判断被试者选取的每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置和对应的标准测试答案图象的一致性，得出被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，具体实现过程如下：
步骤s41、通过图象处理算法获取与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中标注的病灶区域的轮廓，然后获取轮廓内每个像素点的像素坐标，得到每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合；
步骤s42、通过图象处理算法自动在每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索被试者判断的病灶位置像素坐标，如在当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索到被试者判断的病灶位置像素坐标，则该标记的病灶位置为正确标记，否则为错误标记；
所述步骤s41中，与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中不存在病灶时，主机获取得到的当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合为{(0,0)}；
所述被试者判断的病灶位置像素坐标，以及标准测试答案图象中标注的病灶位置区域的每个像素点的像素坐标，均是采用同一像素坐标系获得。
步骤s5、根据记录并存储的被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间，计算被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的判断置信等级；
所述被试者对每张标准测试图象所做的每个错误标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对第i张标准测试图象的第a个错误标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
具体的，可设置为：
所述被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对每张标准测试图象的每个正确标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
具体的，可设置为：
步骤s6、根据被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，以及被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的置信等级权重，按照下式计算被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ并对其进行显示：
其中，n为标准测试图象总数，
所述被试者对第i张标准测试图象的标记评分xi通过下式计算：
其中，
所述被试者对第i张标准测试图象的特异性指标fpf(xi)按照下式计算：
其中，exp为指数函数，erf为误差函数，误差函数erf的自变量为
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第a个错误标记的置信等级权重fai按照下式计算：
其中，z1i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个错误标记的判断置信等级，z2i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个错误标记的判断置信等级，
所述被试者对第i张标准测试图象的敏感性指标tpf(xi)按照下式计算：
其中，ν为被试者做出正确标记的概率，fbi为被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重；
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重fbi按照下式计算：
其中，z′1i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个正确标记的判断置信等级，z′2i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个正确标记的判断置信等级，
采用最大似然函数估计标准测试图象噪声概率分布服从泊松分布的参数λ，标准测试图象的最大似然函数l的表达式如下：
其中，xi表示第i个标准测试图象的噪声分布，0<i≤n；
再对选取的标准测试图象的最大似然函数两边取对数，将连乘转化成连加得：
最后求导，导数为0时取得最大值，即令：
得到参数λ为：
被试者做出正确标记的概率ν按照下式计算得到：
其中，pi表示被试者在第i张标准测试图象中做出正确标记的概率，ni表示第i张标准测试图象中的病灶总数。
本发明实施例还提供了一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统，包括：存储器，用于存储可由处理器执行的指令；以及处理器，用于执行所述指令以实现如上所述的方法。
融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统可包括内部通信总线、处理器(processor)、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、通信端口、以及硬盘。内部通信总线可以实现融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统组件间的数据通信。处理器可以进行判断和发出提示。在一些实施例中，处理器可以由一个或多个处理器组成。通信端口可以实现融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统外部的数据通信。在一些实施例中，融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统还可以通过通信端口从网络发送和接受信息及数据。融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统还可以包括不同形式的程序储存单元以及数据储存单元，例如硬盘，只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)，能够存储计算机处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器所执行的可能的程序指令。处理器执行这些指令以实现方法的主要部分。处理器处理的结果通过通信端口传给用户设备，在用户界面上显示。
上述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法可以实施为计算机程序，保存在硬盘中，并可记载到处理器中执行，以实施本发明实施例的方法。
本发明实施例还提供了一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法。
融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法实施为计算机程序时，也可以存储在计算机可读存储介质中作为制品。例如，计算机可读存储介质可以包括但不限于磁存储设备(例如，硬盘、软盘、磁条)、光盘(例如，压缩盘(cd)、数字多功能盘(dvd))、智能卡和闪存设备(例如，电可擦除可编程只读存储器(eprom)、卡、棒、键驱动)。此外，本发明实施例描述的各种存储介质能代表用于存储信息的一个或多个设备和/或其它机器可读介质。术语“机器可读介质”可以包括但不限于能存储、包含和/或承载代码和/或指令和/或数据的无线信道和各种其它介质(和/或存储介质)。
应该理解，上述的实施例仅是示意。本发明描述的实施例可在硬件、软件、固件、中间件、微码或者其任意组合中实现。对于硬件实现，处理单元可以在一个或者多个特定用途集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器和/或设计为执行本发明所述功能的其它电子单元或者其结合内实现。
本发明实施例提出的一种融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统，可分为标准测试图象数据库、测试后台管理模块、基于人机交互的行为数据采集模块、行为数据计算模块、行为数据输出模块、病灶识别能力结果显示模块，标准测试图象数据库，用于存放对被试者进行测试的标准测试图象以及与其一一对应的标准测试答案图象，如图2所示，标准测试图象包括包含多个病灶的医学影像和不含病灶的医学影像。
测试后台管理模块，用于配置测试所用标准测试图象集的可调参数，可调参数包括标准测试图象总数、标准测试图象集难度构成比例、测试频次、测试时间；
基于人机交互的行为数据采集模块，用于与被试者进行人机交互，显示标准测试图象并采集被试者行为信息，依次显示每张标准测试图象，提示被试者判断当前显示的标准测试图象中是否存在病灶；并在被试者判断当前显示的标准测试图象中不存在病灶后自动翻页显示下一张标准测试图象；在被试者判断当前显示的标准测试图象中存在病灶后，提示被试者判断并点击当前标准测试图象的病灶位置以标记出当前标准测试图象的病灶位置，当被试者点击其判断的当前标准测试图象的病灶位置后自动翻页显示下一张标准测试图象；系统自动记录、存储被试者选取的每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置，被试者对每张标准测试图象中的每个病灶位置进行判断标记的反应时间，如图3所示，在实际测试过程中图3的标准测试图象的病灶位置未带红色“x”号标记呈现给被试者。被试者如果认为图像中含有病灶，在图像出现后可以直接在图像上进行标注，标注过的位置显示红色“x”号，确认标注完所有病灶信息后，点击“下一张”按钮进入到下一张图象诊断；被试者如果认为图像中不含病灶，则直接点击“下一张”按钮进入到下一张图象诊断。
行为数据计算模块，针对上述基于人机交互的行为数据采集模块记录、存储的被试者对每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置，依据与其一一对应的标准测试答案图象，结合图象处理算法，判断被试者选取的每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置和对应的标准测试答案图象的一致性，得出被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，并结合被试者对每张标准测试图象中的每个病灶位置进行判断标记的反应时间或对无病灶图象判断的反应时间，计算对应的判断置信等级、特异性、敏感性，进而利用评分计算算法确定被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ。
可将被试者对所有标准测试图象的标记结果记录在表1所示的表格中，如表格第一列记录图象序号，表格第二列记录每张标准测试图象的病灶总数，第三列记录正确标记数，第四列记录被试者对每张标准测试图象作出的每个正确标记的判断置信等级，第五列记录错误标记数，第六列记录被试者对每张标准测试图象作出的每个错误标记的判断置信等级。
表1被试者对标准测试图象的标记结果
行为数据输出模块，用于提取并输出基于人机交互的行为数据采集模块记录和存储的被试者对每张标准测试图象的行为元数据，包括：被试者对每张图片含有病灶与否的判断、病灶位置的判断、每次判断的反应时间，及每个被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ。
病灶识别能力结果显示模块，用于显示每个被试者的影像医师病灶识别的参数以及基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ，影像医师病灶识别的参数包括特异性、敏感性。
如图4所示，为医学影像图象判读专家和普通健康学生识别医学影像的特异性和敏感性对比图，从图4可看出，同一特异性指标下，医学影像判读专家的敏感性指标远大于普通健康学生，即医学影像判读专家的漏诊率更低，且当其特异性指标值为1时，其敏感性指标值也为1，即此时医学影像判读专家的误诊率和漏诊率均为0。如图5所示，可以看出在传统的基于正确率的量化算法中一号与二号实验者的得分虽然相同，但没有考虑到漏判和误诊带来的影响不同，误诊相比较漏判更加严重，而本发明实施例的方法所得分数可以更准确的量化两位实验者的判读能力。本发明实施例通过采用计算机图象识别得到实际病灶位置的像素坐标集合，通过在实际病灶位置的像素坐标集合中搜索被试者判断点击的病灶位置的像素坐标来评判被试者判断点击的病灶位置的准确性，该方法能够客观的得出被试者判断的病灶位置的准确度，避免对被试者标记的病灶位置是否为实际病灶位置判断不准确而影响被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分，使得本发明实施例的方法能够客观的根据被试者判断的病灶位置准确测量被试者的医学影像病灶识别能力，与现有的方法相比，其测量准确性和效率均得到有效提高。
本发明实施例的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力测量系统及方法充分考虑了特异性、敏感性、对病灶的反应时间和病灶位置，充分考虑了判读能力的各核心要素，使该系统的能力评估更加的精确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
1.融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
配置测试所用的标准测试图象集的可调参数，可调参数包括标准测试图象总数、标准测试图象集难度构成比例、测试频次、测试时间，标准测试图象包括包含多个病灶的医学影像和不含病灶的医学影像，标准测试图象集难度构成比例为标准测试图象集中不含病灶的医学影像和包含多个病灶的医学影像的占比；
获取配置好的标准测试图象集，依次显示其内的标准测试图象，并提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，并在获取到被试者判断当前标准测试图象中存在病灶时提示被试者判断并标记当前标准测试图象的病灶位置直至获取到被试者停止标记；
记录并存储被试者对每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项、标记的病灶位置，以及被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间；
提取与每张标准测试图象一一对应的标准测试答案图象，对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案进行比对，计算被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数；
根据记录并存储的被试者对其判断的每张有病灶的标准测试图象中每个病灶位置进行判断标记的反应时间，计算被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的判断置信等级；
根据被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，以及被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记和错误标记的置信等级权重，按照下式计算被试者的基于位置的医学影像病灶识别能力得分θ并对其进行显示：
其中，n为标准测试图象总数，
所述被试者对第i张标准测试图象的标记评分xi通过下式计算：
其中，zai为被试者对第i张标准测试图象所做的第a个错误标记的判断置信等级，z′bi为被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的判断置信等级，
2.根据权利要求1所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述被试者对每张标准测试图象所做的每个错误标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对第i张标准测试图象的第a个错误标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
3.根据权利要求1所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述被试者对每张标准测试图象所做的每个正确标记的判断置信等级通过以下过程得出：
首先，通过以下公式对被试者对每张标准测试图象的每个正确标记进行判断标记的反应时间进行归一化：
其中，
然后，求得归一化后被试者对第i张标准测试图象的所有标记进行判断标记的反应时间的最大值
4.根据权利要求1所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述被试者对第i张标准测试图象的特异性指标fpf(xi)按照下式计算：
其中，exp为指数函数，erf为误差函数，误差函数erf的自变量为
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第a个错误标记的置信等级权重fai按照下式计算：
其中，z1i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个错误标记的判断置信等级，z2i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个错误标记的判断置信等级，
5.根据权利要求1所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述被试者对第i张标准测试图象的敏感性指标tpf(xi)按照下式计算：
其中，ν为被试者做出正确标记的概率，fbi为被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重；
所述被试者对第i张标准测试图象所做的第b个正确标记的置信等级权重fbi按照下式计算：
其中，z1′i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第一个正确标记的判断置信等级，z2′i表示被试者对第i张标准测试图象所做的第二个正确标记的判断置信等级，
6.根据权利要求4所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述标准测试图象噪声概率分布服从泊松分布的参数λ按照下式计算得到：
其中，xi表示第i张标准测试图象的噪声分布。
7.根据权利要求5所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述被试者做出正确标记的概率ν按照下式计算得到：
其中，pi表示被试者在第i张标准测试图象中做出正确标记的概率，ni表示第i张标准测试图象中的病灶总数。
8.根据权利要求1所述的融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估方法，其特征在于，所述提示被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶，是通过显示说明文字“异常图像请指出图中病灶位置，并点击下一张按钮”和“正常图像请点击下一张按钮”进行提示；
在获取到被试者判断当前标准测试图象中是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置时，同时获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标，当被试者判断当前显示的标准测试图象中不存在病灶时，获得被试者判断的当前显示的标准测试图象的病灶像素坐标为(0,0)，被试者判断当前显示的标准测试图象中存在病灶并点击当前显示的标准测试图象的病灶位置时，获得当前显示的标准测试图象中被点击位置的像素坐标，进而得到被试者判断的病灶位置像素坐标；
对记录并存储的结果和对应的标准测试答案图象中的答案进行比对时，结合图象处理算法，判断被试者选取的每张标准测试图象是否存在病灶的判断选项以及标记的病灶位置和对应的标准测试答案图象的一致性，得出被试者对每张标准测试图象的正确标记数以及错误标记数，具体实现过程如下：
通过图象处理算法获取与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中标注的病灶区域的轮廓，然后获取轮廓内每个像素点的像素坐标，得到每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合；
通过图象处理算法自动在每张标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索被试者判断的病灶位置像素坐标，如在当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合中搜索到被试者判断的病灶位置像素坐标，则该标记的病灶位置为正确标记，否则为错误标记；
与当前标准测试图象对应的标准测试答案图象中不存在病灶时，主机获取得到的当前标准测试图象的实际病灶像素坐标集合为{(0,0)}；
所述被试者判断的病灶位置像素坐标，以及标准测试答案图象中标注的病灶位置区域的每个像素点的像素坐标，均是采用同一像素坐标系获得。
9.融合位置信息的医学影像医师病灶识别能力评估系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可由处理器执行的指令；以及
处理器，用于执行所述指令以实现如权利要求1～8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有计算机程序代码，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1～8任一项所述的方法。
技术总结