医疗设备的病例数据获取方法及系统与流程

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种医疗设备的病例数据获取方法及系统。

背景技术：

由于医生看诊时需要获取当前问诊患者的历史病例数据用以参考之前诱发的病因，但现有技术中获取当前问诊患者的历史病例数据，需要当前问诊患者手持身份证去医院前台进行身份认证，认证通过才可调取对应的历史病例数据，在当前问诊患者未拿身份证时，会导致当前问诊患者无法及时获取对应的历史病例数据。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种医疗设备的病例数据获取方法及系统，旨在解决如何避免当前问诊患者未拿身份证时，无法及时获取历史病例数据的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种医疗设备的病例数据获取方法，所述医疗设备的病例数据获取方法包括以下步骤：

接收病例信息调取指令，根据所述病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证；

在所述职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像；

对所述指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息；

根据所述指纹识别信息确定所述当前问诊患者的身份信息；

根据所述当前问诊患者的身份信息获取所述当前问诊患者的历史病例数据。

优选地，所述根据所述病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证的步骤，包括：

根据所述病例信息调取指令采集所述目标医生的面部图像；

根据所述目标医生的面部图像提取第一面部特征信息；

根据所述第一面部特征信息获取所述目标医生的职业资格信息；

获取所述目标医生的身份信息，并根据所述目标医生的身份信息对所述目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。

优选地，所述根据所述目标医生的面部图像提取第一面部特征信息的步骤，包括：

根据预设分割规则将所述目标医生的面部图像进行分割，获得多个部位区域图像；

对多个所述部位区域图像进行尺寸调整，以获取多个待处理部位图像；

分别调节多个所述待处理部位图像的亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像；

根据所述目标医生的面部图像对应的部位位置信息将多个所述高亮度部位图像进行拼接，获得标准部位区域图像；

根据所述标准部位区域图像确定第一面部特征信息。

优选地，所述根据所述标准部位区域图像确定第一面部特征信息的步骤，还包括：

获取所述标准部位区域图像对应的灰度值；

对所述灰度值进行调整，获得调整后的所述标准部位区域图像；

从所述调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息；

对所述初始面部特征信息进行降维处理，获得目标面部特征信息；

将所述目标面部特征信息作为所述目标医生的面部图像对应的第一面部特征信息。

优选地，所述对所述指纹图像进行识别处理，并获取指纹识别信息的步骤，包括：

根据所述指纹图像提取指纹的脊线终点坐标和分叉点坐标；

根据所述脊线终点坐标和所述分叉点坐标确定脊线与分叉点之间的位置特征信息；

将所述位置特征信息进行融合处理，获得指纹轮廓特征信息；

将所述指纹轮廓特征信息作为所述当前问诊患者的指纹识别信息。

优选地，所述根据所述指纹识别信息确定所述当前问诊患者的身份信息的步骤，包括：

将所述指纹识别信息输入至预设指纹识别模型中，获得指纹识别度和所述指纹识别度对应的样本实名信息；

判断所述指纹识别度是否大于或等于预设指纹识别阈值；

在所述指纹识别度大于或等于所述预设指纹识别阈值时，将所述样本实名信息作为所述当前问诊患者的身份信息。

优选地，所述判断所述指纹识别度是否大于或等于预设指纹识别阈值的步骤之后，还包括：

在所述指纹识别度小于所述预设指纹识别阈值时，采集所述当前问诊患者的面部图像；

根据所述当前问诊患者的面部图像提取第二面部特征信息；

根据所述第二面部特征信息确定所述当前问诊患者的身份信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种医疗设备的病例数据获取系统，所述医疗设备的病例数据获取系统包括：

验证模块，用于接收病例信息调取指令，根据所述调取病例信息指令对目标医生进行职业资格验证；

获取模块，用于在所述职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像；

处理模块，用于对所述指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息；

确定模块，用于根据所述指纹识别信息确定所述当前问诊患者的身份信息；

所述获取模块，还用于根据所述当前问诊患者的身份信息获取所述当前问诊患者的历史病例数据。

优选地，所述验证模块，还用于根据所述调取病例信息指令采集所述目标医生的面部图像；

所述验证模块，还用于根据所述目标医生的面部图像提取第一面部特征信息；

所述验证模块，还用于根据所述第一面部特征信息获取所述目标医生的职业资格信息；

所述验证模块，还用于获取所述目标医生的身份信息，并根据所述目标医生的身份信息对所述目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。

优选地，所述处理模块，还用于根据所述指纹图像提取指纹的脊线终点坐标和分叉点坐标；

所述处理模块，还用于根据所述脊线终点坐标和所述分叉点坐标确定脊线与分叉点之间的位置特征信息；

所述处理模块，还用于将所述位置特征信息进行融合处理，获得指纹轮廓特征信息；

所述处理模块，还用于将所述指纹轮廓特征信息作为所述当前问诊患者的指纹识别信息。

本发明中，首先接收病例信息调取指令，根据病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证，在职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像，然后对指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息，之后根据指纹识别信息确定当前问诊患者的身份信息，并根据当前问诊患者的身份信息获取当前问诊患者的历史病例数据。由于现有技术需要通过手持身份证去医院前台进行人工验证，才能调取对应的历史病例数据，而本发明根据当前问诊患者的指纹识别信息和身份信息就可自动获取对应的历史病例数据，从而在避免当前问诊患者未拿身份证时及时提取对应的历史病例数据，进而提高了获取历史病例数据的工作效率。

附图说明

图1为本发明医疗设备的病例数据获取方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明医疗设备的病例数据获取方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明医疗设备的病例数据获取系统第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明医疗设备的病例数据获取方法第一实施例的流程示意图，提出本发明医疗设备的病例数据获取方法第一实施例。

在第一实施例中，所述医疗设备的病例数据获取方法包括以下步骤：

步骤s10：接收病例信息调取指令，根据所述病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证。

需要说明的是，本实施例的执行主体是医疗设备的病例数据获取设备，其中，该设备是具有数据处理、图片处理、数据通信及程序运行等功能的医疗设备的病例数据获取设备，也可为其他设备，本实施例对此不做限制。

目标医生可以通过移动终端，也可以通过医疗设备上的按键向医疗设备发送病例信息调取指令，其中，移动终端与医疗设备已预先建立网络连接，目标医生可以为当前问诊患者的当前看诊医生，医疗设备在接收到病例信息调取指令时，需要及时对发送病例信息调取指令的目标医生进行职业资格验证。

根据病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证的步骤，可以为根据病例调取指令采集目标医生的面部图像，之后根据目标医生的面部图像提取第一面部特征信息，并根据第一面部特征信息获取目标医生的职业资格信息，最后获取目标医生的身份信息，根据目标医生的身份信息对目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。

根据目标医生的面部图像提取第一面部特征信息的步骤，根据预设分割规则将目标医生的面部图像进行分割，获得多个部位区域图像，对多个部位区域图像进行尺寸调整，以获取多个待处理部位图像，分别调节多个待处理部位图像的亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，根据目标医生的面部图像对应的部位位置信息将多个高亮度部位图像进行拼接，获得标准部位区域图像，根据标准部位区域图像确定第一面部特征信息。

预设分割规则可以为用户自定义设置，本实施例并不加以限制，但对目标医生的面部图像进行图像分割时，需要将图像中的部位区域信息都分割完整，也就是说分割的部位区域图像中分别需要包含鼻子、眉眼及嘴巴等。

多个部位区域图像可以为鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像等，由于鼻子、眉眼和嘴巴在面部图像中的所占面积不同，因此，在分割的时候，可能分割的多个部位区域图像的尺寸也不同，因此，需要将鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像进行图像调整，可以使这些部位区域图像的尺寸大小一致，也可以根据部位区域进行边缘裁剪已进行调整，获取多个待处理部位图像，之后将多个待处理部位图像输入至图像检测软件中，对多个待处理部位图像进行亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，可以理解的是，多个高亮部位图像也就是部位轮廓区域清晰的图像，最后根据目标医生的面部图像的部位位置信息将多个高亮部位图像进行拼接，以获得标准部位区域图像。

进一步地，根据标准部位区域图像确定第一面部特征信息的步骤可以为，获取标准部位区域图像对应的灰度值，对灰度值进行调整，获得调整后的标准部位区域图像，从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，对初始面部特征信息进行降维处理，获得目标面部特征信息，将目标面部特征信息作为目标医生的面部图像对应的第一面部特征信息。

也就是说，为了可以提取更加详细的面部特征信息，需要将标准部位区域图像对应的灰度值进行调整，以获取部位图像更加清晰的标准部位区域图像，之后从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，其中，处理面部特征信息可以为某个部位区域对应的图像数据，也可以为某个部位区域对应的线条等，本实施例并不加以限制，之后对初始面部特征信息进行降维处理，是指将某个部位区域对应的图像数据中的干扰数据进行去除，或将某个部位区域对应的线条的干扰线条进行清除等，本实施例并不加以限制。

可以理解的是，根据第一面部特征信息在医疗设备上可显示目标医生的职业资格信息，其中，职业资格信息可以包括姓名、性别、职务及加密的身份证号等，之后获取目标医生的身份信息，也就是目标医生将自己的身份证号输入至医疗设备中，从而医疗设备根据身份证号在后台系统与显示的职业资格信息进行自动匹配，若一致，则判定目标医生的职业资格验证通过。

步骤s20：在所述职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像。

在目标医生的职业资格验证通过时，在医疗设备中的显示界面会提示当前问诊患者的指纹图像获取指令，其中，可理解的是，预先将患者的指纹图像与后台系统的患者的个人信息以进行了绑定，之后，对当前问诊患者进行指纹验证，并及时采集当前问诊患者的指纹图像。

在采集当前问诊患者的指纹图像可以为多张指纹图像，之后可将多张指纹图像进行融合处理，以获取较为清晰的指纹图像，并将清晰的指纹图像作为当前问诊患者的指纹图像。

在目标医生的职业资格验证未通过时，需要重新采集目标医生的面部图像。

步骤s30：对所述指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息。

对指纹图像进行识别处理，并获取指纹识别信息的步骤可以为根据指纹图像提取指纹的脊线终点坐标和分叉点坐标，根据脊线终点坐标和分叉点坐标确定脊线与分叉点之间的位置特征信息，将位置特征信息进行融合处理，获得指纹轮廓特征信息，将指纹轮廓特征信息作为当前问诊患者的指纹识别信息。

根据指纹细节特征点对应提取出指纹细节特征点，首先对其二维指纹图像进行预处理，包括指纹图像的分割、滤波、图像二值化、细化，然后提取指纹脊线的终点和分叉点的坐标，并根据脊线终点坐标和分叉点坐标确定脊线与分叉点之间的位置特征信息，最后将提取的指纹位置特征信息进行融合处理，获得清晰的指纹轮廓特征信息，并将指纹轮廓特征信息作为当前问诊患者的指纹识别信息。其中，指纹位置特征信息可以为指纹线路，也可以为指纹显示数据等，本实施例并不加以限制。

步骤s40：根据所述指纹识别信息确定所述当前问诊患者的身份信息。

根据指纹识别信息确定当前问诊患者的身份信息的步骤可以为将指纹识别信息输入至预设指纹识别模型中，获得指纹识别度和指纹识别度对应的样本实名信息，判断指纹识别度是否大于或等于预设指纹识别阈值，在指纹识别度大于或等于预设指纹识别阈值时，将样本实名信息作为当前问诊患者的身份信息。

当前问诊患者的身份信息可以为当前问诊患者的身份证信息。

预设指纹识别模型为用户根据采集的个人指纹识别信息和个人身份信息对卷积神经网络模型进行训练，所得到的预设指纹识别模型。

将指纹识别信息输入至预设指纹识别模型中，预设指纹识别模型可根据当前输入的指纹识别信息进行匹配，并输出指纹识别度，之后判断指纹识别度是否大于或等于预设指纹识别阈值，在指纹识别度大于或等于预设指纹识别阈值时，将样本实名信息作为当前问诊患者的身份信息，其中，预设指纹识别阈值可以为用户自定义设置，可以为95％，也可以为90％等，本实施例并不加以限制。

进一步地，在指纹识别都小于预设指纹识别阈值时，采集当前问诊患者的面部图像，根据当前问诊患者的面部图像提取第二面部特征信息，根据第二面部特征信息确定当前问诊患者的身份信息。

根据当前问诊患者的面部图像提取第二面部特征信息的步骤，根据预设分割规则将当前问诊患者的面部图像进行分割，获得多个部位区域图像，对多个部位区域图像进行尺寸调整，以获取多个待处理部位图像，分别调节多个待处理部位图像的亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，根据目标医生的面部图像对应的部位位置信息将多个高亮度部位图像进行拼接，获得标准部位区域图像，根据标准部位区域图像确定第二面部特征信息。

预设分割规则可以为用户自定义设置，本实施例并不加以限制，但对目标医生的面部图像进行图像分割时，需要将图像中的部位区域信息都分割完整，也就是说分割的部位区域图像中分别需要包含鼻子、眉眼及嘴巴等。

多个部位区域图像可以为鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像等，由于鼻子、眉眼和嘴巴在面部图像中的所占面积不同，因此，在分割的时候，可能分割的多个部位区域图像的尺寸也不同，因此，需要将鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像进行图像调整，可以使这些部位区域图像的尺寸大小一致，也可以根据部位区域进行边缘裁剪已进行调整，获取多个待处理部位图像，之后将多个待处理部位图像输入至图像检测软件中，对多个待处理部位图像进行亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，可以理解的是，多个高亮部位图像也就是部位轮廓区域清晰的图像，最后根据目标医生的面部图像的部位位置信息将多个高亮部位图像进行拼接，以获得标准部位区域图像。

进一步地，根据标准部位区域图像确定第二面部特征信息的步骤可以为，获取标准部位区域图像对应的灰度值，对灰度值进行调整，获得调整后的标准部位区域图像，从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，对初始面部特征信息进行降维处理，获得目标面部特征信息，将目标面部特征信息作为当前问诊患者的面部图像对应的第二面部特征信息。

也就是说，为了可以提取更加详细的面部特征信息，需要将标准部位区域图像对应的灰度值进行调整，以获取部位图像更加清晰的标准部位区域图像，之后从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，其中，处理面部特征信息可以为某个部位区域对应的图像数据，也可以为某个部位区域对应的线条等，本实施例并不加以限制，之后对初始面部特征信息进行降维处理，是指将某个部位区域对应的图像数据中的干扰数据进行去除，或将某个部位区域对应的线条的干扰线条进行清除等，本实施例并不加以限制。

步骤s50：根据所述当前问诊患者的身份信息获取所述当前问诊患者的历史病例数据。

可以理解的是，预先将问诊患者的身份信息与问诊患者的历史病例数据在医疗系统中进行绑定，也就是说根据当前问诊患者的身份信息在医疗系统中可直接调取对应的当前问诊患者的历史病例数据，其中历史病例数据为当前问诊患者之前看诊的病例信息或病例数据，可以为血压值，可以为检查报告，也可以为身体检查信息等，本实施例并不加以限制。

本实施例中，首先接收病例信息调取指令，根据病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证，在职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像，然后对指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息，之后根据指纹识别信息确定当前问诊患者的身份信息，并根据当前问诊患者的身份信息获取当前问诊患者的历史病例数据。由于现有技术需要通过手持身份证去医院前台进行人工验证，才能调取对应的历史病例数据，而本实施例根据当前问诊患者的指纹识别信息和身份信息就可自动获取对应的历史病例数据，从而在避免当前问诊患者未拿身份证时及时提取对应的历史病例数据，进而提高了获取历史病例数据的工作效率。

此外，参照图2，图2为基于上述医疗设备的病例数据获取方法第一实施例，提出本发明医疗设备的病例数据获取方法第二实施例。

在第二实施例中，医疗设备的病例数据获取方法中所述步骤s10，包括：

步骤s101：接收病例信息调取指令，根据所述病例信息调取指令采集所述目标医生的面部图像。

目标医生可以通过移动终端，也可以通过医疗设备上的按键向医疗设备发送病例信息调取指令，其中，移动终端与医疗设备已预先建立网络连接，目标医生可以为当前问诊患者的当前看诊医生，医疗设备在接收到病例信息调取指令时，需要及时对发送病例信息调取指令的目标医生进行面部图像采集。

步骤s102：根据所述目标医生的面部图像提取第一面部特征信息。

根据目标医生的面部图像提取第一面部特征信息的步骤，根据预设分割规则将目标医生的面部图像进行分割，获得多个部位区域图像，对多个部位区域图像进行尺寸调整，以获取多个待处理部位图像，分别调节多个待处理部位图像的亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，根据目标医生的面部图像对应的部位位置信息将多个高亮度部位图像进行拼接，获得标准部位区域图像，根据标准部位区域图像确定第一面部特征信息。

预设分割规则可以为用户自定义设置，本实施例并不加以限制，但对目标医生的面部图像进行图像分割时，需要将图像中的部位区域信息都分割完整，也就是说分割的部位区域图像中分别需要包含鼻子、眉眼及嘴巴等。

多个部位区域图像可以为鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像等，由于鼻子、眉眼和嘴巴在面部图像中的所占面积不同，因此，在分割的时候，可能分割的多个部位区域图像的尺寸也不同，因此，需要将鼻子区域图像、眉眼区域图像及嘴巴区域图像进行图像调整，可以使这些部位区域图像的尺寸大小一致，也可以根据部位区域进行边缘裁剪已进行调整，获取多个待处理部位图像，之后将多个待处理部位图像输入至图像检测软件中，对多个待处理部位图像进行亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像，可以理解的是，多个高亮部位图像也就是部位轮廓区域清晰的图像，最后根据目标医生的面部图像的部位位置信息将多个高亮部位图像进行拼接，以获得标准部位区域图像。

进一步地，根据标准部位区域图像确定第一面部特征信息的步骤可以为，获取标准部位区域图像对应的灰度值，对灰度值进行调整，获得调整后的标准部位区域图像，从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，对初始面部特征信息进行降维处理，获得目标面部特征信息，将目标面部特征信息作为目标医生的面部图像对应的第一面部特征信息。

也就是说，为了可以提取更加详细的面部特征信息，需要将标准部位区域图像对应的灰度值进行调整，以获取部位图像更加清晰的标准部位区域图像，之后从调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息，其中，处理面部特征信息可以为某个部位区域对应的图像数据，也可以为某个部位区域对应的线条等，本实施例并不加以限制，之后对初始面部特征信息进行降维处理，是指将某个部位区域对应的图像数据中的干扰数据进行去除，或将某个部位区域对应的线条的干扰线条进行清除等，本实施例并不加以限制。

步骤s103：根据所述第一面部特征信息获取所述目标医生的职业资格信息。

可以理解的是，根据第一面部特征信息在医疗设备上可显示目标医生的职业资格信息，其中，职业资格信息可以包括姓名、性别、职务及加密的身份证号等。

步骤s104：获取所述目标医生的身份信息，并根据所述目标医生的身份信息对所述目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。

为了保证当前问诊患者的历史病例数据的保密性，需要预先确认目标医生的身份信息，以便监控目标医生的看诊记录，因此，获取目标医生的身份信息，也就是目标医生将自己的身份证号输入至医疗设备中，从而医疗设备根据身份证号在后台系统与显示的职业资格信息进行自动匹配，若一致，则判定目标医生的职业资格验证通过。

本实施例中，首先接收病例信息调取指令，根据病例信息调取指令采集目标医生的面部图像，然后根据目标医生的面部图像提取第一面部特征信息，并根据第一面部特征信息获取目标医生的职业资格信息，获取目标医生的身份信息，并根据目标医生的身份信息对目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。由于现有技术中，只需手持身份证就可在前台调取当前问诊患者的历史病例数据，而本实施例，需要对目标医生的职业资格信息进行认证，从而保证了当前问诊患者的历史病例数据的保密性。

此外，参照图3，本发明实施例还提出一种医疗设备的病例数据获取系统，所述医疗设备的病例数据获取系统包括：

验证模块3001，用于接收病例信息调取指令，根据所述调取病例信息指令对目标医生进行职业资格验证；

获取模块3002，用于在所述职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像；

处理模块3003，用于对所述指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息；

确定模块3004，用于根据所述指纹识别信息确定所述当前问诊患者的身份信息；

所述获取模块3001，还用于根据所述当前问诊患者的身份信息获取所述当前问诊患者的历史病例数据。

本实施例中，首先接收病例信息调取指令，根据病例信息调取指令对目标医生进行职业资格验证，在职业资格验证通过时，获取当前问诊患者的指纹图像，然后对指纹图像进行识别处理，获得指纹识别信息，之后根据指纹识别信息确定当前问诊患者的身份信息，并根据当前问诊患者的身份信息获取当前问诊患者的历史病例数据。由于现有技术需要通过手持身份证去医院前台进行人工验证，才能调取对应的历史病例数据，而本实施例根据当前问诊患者的指纹识别信息和身份信息就可自动获取对应的历史病例数据，从而在避免当前问诊患者未拿身份证时及时提取对应的历史病例数据，进而提高了获取历史病例数据的工作效率。

进一步地，所述验证模块3001，还用于根据所述病例信息调取指令采集所述目标医生的面部图像；

所述验证模块3001，还用于根据所述目标医生的面部图像提取第一面部特征信息；

所述验证模块3001，还用于根据所述第一面部特征信息获取所述目标医生的职业资格信息；

所述验证模块3001，还用于获取所述目标医生的身份信息，并根据所述目标医生的身份信息对所述目标医生的职业资格信息进行职业资格验证。

进一步地，所述验证模块3001，还用于根据预设分割规则将所述目标医生的面部图像进行分割，获得多个部位区域图像；

所述验证模块3001，还用于对多个所述部位区域图像进行尺寸调整，以获取多个待处理部位图像；

所述验证模块3001，还用于分别调节多个所述待处理部位图像的亮度和对比度，获得多个高亮度部位图像；

所述验证模块3001，还用于根据所述目标医生的面部图像对应的部位位置信息将多个所述高亮度部位图像进行拼接，获得标准部位区域图像；

所述获取模块3001，还用于根据所述标准部位区域图像确定第一面部特征信息。

进一步地，所述验证模块3001，还用于获取所述标准部位区域图像对应的灰度值；

所述验证模块3001，还用于对所述灰度值进行调整，获得调整后的所述标准部位区域图像；

所述验证模块3001，还用于从所述调整后的标准部位区域图像中提取初始面部特征信息；

所述验证模块3001，还用于对所述初始面部特征信息进行降维处理，获得目标面部特征信息；

所述验证模块3001，还用于将所述目标面部特征信息作为所述目标医生的面部图像对应的第一面部特征信息。

进一步地，所述处理模块3003，还用于根据所述指纹图像提取指纹的脊线终点坐标和分叉点坐标；

所述处理模块3003，还用于根据所述脊线终点坐标和所述分叉点坐标确定脊线与分叉点之间的位置特征信息；

所述处理模块3003，还用于将所述位置特征信息进行融合处理，获得指纹轮廓特征信息；

所述处理模块3003，还用于将所述指纹轮廓特征信息作为所述当前问诊患者的指纹识别信息。

进一步地，所述确定模块3004，还用于将所述指纹识别信息输入至预设指纹识别模型中，获得指纹识别度和所述指纹识别度对应的样本实名信息；

所述确定模块3004，还用于判断所述指纹识别度是否大于或等于预设指纹识别阈值；

所述确定模块3004，还用于在所述指纹识别度大于或等于所述预设指纹识别阈值时，将所述样本实名信息作为所述当前问诊患者的身份信息。

进一步地，所述确定模块3004，还用于在所述指纹识别度小于所述预设指纹识别阈值时，采集所述当前问诊患者的面部图像；

所述确定模块3004，还用于根据所述当前问诊患者的面部图像提取第二面部特征信息；

所述确定模块3004，还用于根据所述第二面部特征信息确定所述当前问诊患者的身份信息。

本发明医疗设备的病例数据获取装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器镜像(readonlymemoryimage，rom)/随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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