医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及医疗信息处理技术领域，具体涉及一种医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统。其中方法包括：获取影像文件；提取所述影像文件中敏感区域的特征，形成所述敏感区域的特征数据；通过监督学习算法的生成模型，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率；选择最大概率的敏感信息类别，作为所述特征数据的敏感信息类别；至少基于用户的类型，获得对应的脱敏模型，根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理。本发明专利技术对敏感区域中敏感信息进行分类，能够判断所述敏感信息的类型，从而能够有针对性地根据脱敏模型对敏感区域进行脱敏处理，以满足不同用户的不同脱敏需求。以满足不同用户的不同脱敏需求。以满足不同用户的不同脱敏需求。

【技术实现步骤摘要】
医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统


[0001]本专利技术涉及医疗信息处理
，具体涉及一种医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统。

技术介绍

[0002]随着医疗领域的数字化、智能化的发展，医疗影像数据往往通过数字成像和通信(Digital Imaging and Communications in Medicine，DICOM)格式进行传输和共享。为了防止在信息交流过程中，泄露患者和医生的敏感信息，则会在临床获得的医疗影像数据时进行脱敏处理，将与敏感信息有关的内容隐蔽后，再提供给相关人员使用。
[0003]对于以上脱敏处理过程仅能够针对特定需求的相关人员，对于不同人员对信息的需求不同，无法实现公开与脱敏之间的平衡。例如算法工程师需要使用影像中的图片进行人工智能模型训练，因此对影像文件中的图片数据要求较高，而对影像文件中的诊断信息以及患者的基本信息则无必要需求，因此对于算法工程师的“算法训练需求”则需要对诊断信息和基本信息进行脱敏处理。相反地，诊断医生需要具体结合诊断信息和图像信息来对患者进行准确诊断，因此针对诊断医生的“诊断需求”，则对影像文件中的诊断信息不能进行脱敏处理。
[0004]然而，相关技术中的“一刀切”的技术方案，不能够满足不同用户对不同影像文件的脱敏需求，进而无法实现DICOM技术的意义。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统，用于满足不同用户对不同影像文件的脱敏需求。
[0006]根据本专利技术提供的技术方案，一种医疗影像安全多阶段脱敏方法，包括以下步骤：
[0007]获取影像文件；
[0008]提取所述影像文件中敏感区域的特征，形成所述敏感区域的特征数据；
[0009]通过监督学习算法的生成模型，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率；
[0010]选择最大概率的敏感信息类别，作为所述特征数据的敏感信息类别；
[0011]基于用户的类型，获得对应的脱敏模型，根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理。
[0012]可选的，所述影像文件中敏感区域，包括；所述影像文件中敏感像素区域和敏感文本区域的特征；
[0013]所述敏感像素区域中敏感信息的类别，包括：影像敏感信息；
[0014]所述敏感文本区域中敏感信息的类别，包括：文本敏感信息。
[0015]可选的，所述影像敏感信息包括：超声机器型号信息和超声机器品牌信息；
[0016]所述文本敏感信息包括：病患个人信息、诊断信息、研究信息和标注信息。
[0017]可选的，所述根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，判断是否对所述敏感区域进行脱敏处理，包括：
[0018]当确定所述敏感信息类别属于影像敏感信息时；
[0019]根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理；
[0020]更改所述敏感像素区域中各个像素的像素值。
[0021]可选的，所述根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，判断是否对所述敏感区域进行脱敏处理，包括：
[0022]当确定所述敏感信息类别属于文本敏感信息时；
[0023]根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理；
[0024]加密所述敏感文本区域中出现的文字数据。
[0025]可选的，所述通过监督学习算法的生成模型，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率，包括：
[0026]预先训练朴素贝叶斯分类器；
[0027]根据所述朴素贝叶斯分类器，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率。
[0028]可选的，所述预先训练朴素贝叶斯分类器，包括：
[0029]提供海量的影像文件；
[0030]提取所述影像文件中敏感区域的特征形成训练集；
[0031]基于训练集，分别计算出各类敏感信息出现的先验概率P(y
n
)；
[0032]计算出训练集中，出现各类敏感信息的敏感区域的概率P(x丨y
n
)；
[0033]计算出训练集中，出现敏感区域的概率P(x)；
[0034]根据朴素贝叶斯推断，预估出敏感区域中出现各类敏感信息的后验概率F(y
n
丨x)，
[0035]可选的，所述根据脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，判断是否对所述敏感区域进行脱敏处理，之后包括：
[0036]将脱敏后的影像文件按照DICOM文件转换算法转换成脱敏DICOM格式的影像文件。
[0037]可选的，所述用户类型至少包括算法工程师、医生或患者。
[0038]作为本专利技术的第二方面，提供一种医疗影像安全多阶段脱敏系统，包括：
[0039]获取模块，所述获取模块用于获取影像文件；
[0040]特征提取模块，所述特征提取模块用于提取所述影像文件中敏感区域的特征，形成所述敏感区域的特征数据；
[0041]脱敏分类模块，所述脱敏分类模块用于通过监督学习算法的生成模型，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率；选择最大概率的敏感信息类别，作为所述特征数据的敏感信息类别；
[0042]脱敏模块，所述脱敏模块用于基于用户的类型，获得对应的脱敏模型，根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理。
[0043]从以上所述可以看出，本专利技术提供的医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统，与现有技术相比具备以下优点：通过对敏感区域中敏感信息进行分类，能够判断所述敏感信息的类型，从而能够有针对性地根据脱敏模型对敏感区域进行脱敏处理，以满足不同用户的不同脱敏需求。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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。
[0045]图1为本专利技术实施例所示的医疗影像安全多阶段脱敏方法流程图。
[0046]图2为本专利技术实施例所示的另一医疗影像安全多阶段脱敏方法流程图。
[0047]图3为本专利技术实施例所示的另一医疗影像安全多阶段脱敏方法流程图。
[0048]图4为本专利技术实施例所示的医疗影像安全多阶段脱敏系统的结构框图。
[0049]100.获取模块，200.特征提取模块，300.脱敏分类模块，400.脱敏模块。
具体实施方式
[0050]下面将结合附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤：获取影像文件；提取所述影像文件中敏感区域的特征，形成所述敏感区域的特征数据；通过监督学习算法的生成模型，计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率；选择最大概率的敏感信息类别，作为所述特征数据的敏感信息类别；至少基于用户的类型，获得对应的脱敏模型，根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理。2.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，所述影像文件中敏感区域，包括；所述影像文件中敏感像素区域和敏感文本区域的特征；所述敏感像素区域中敏感信息的类别，包括：影像敏感信息；所述敏感文本区域中敏感信息的类别，包括：文本敏感信息。3.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，所述影像敏感信息包括：超声机器型号信息和超声机器品牌信息；所述文本敏感信息包括：病患个人信息、诊断信息、研究信息和标注信息。4.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，所述根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理，包括：当确定所述敏感信息类别属于影像敏感信息时；根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理；更改所述敏感像素区域中各个像素的像素值。5.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，所述根据脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域进行脱敏处理，包括：当确定所述敏感信息类别属于文本敏感信息时；根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别，对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理；加密所述敏感文本区域中出现的文字数据。6.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法，其特征在于，所述通过监督学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏之道，陈瑜，付文明，惠友东，
申请(专利权)人：无锡祥生医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：