一种医疗信息共享系统技术方案

本发明专利技术公开了一种医疗信息系统共享系统，所述系统包括中一个安全中心和多个用户终端，所述安全中心包括一个安全验证模块，选取用户的身份标识ID信息通过约定算法，生成唯一确定的ID号，所述ID号和主题关键词用于索引用户的病历信息；通过安全验证保障用户的隐私数据，完成医院间的信息流转，提高患者信息的安全性，在提高信息的共享效率的同时，加快诊断效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种医疗信息共享系统


[0001]本专利技术涉及信息共享领域系统，特别涉及医疗信息的共享系统。

技术介绍

[0002]医疗检验结果的互信互认已经成为共识，尤其是大型城市中的就诊医疗机构中。但是目前而言，现有的医院信息化建设，都是局限在医院内部的各种信息数据的集成和互认，对于外来设备的数据接入信息系统，都是保持谨慎的态度。同时，由于各个数据分散、凌乱，各应用系统也是彼此孤立；软件服务厂商也比较多，软件系统数据都是独立的，导致它们在数据、工作流等方面都是彼此孤立的。甚至同一家公司提供的软件系统之间彼此的数据都没有实现完全的共享。甚至由于公司运维等因素，同一家公司对于用户信息的索引等，都会因医院历史基础数据的不同，所执行的索引等也不是不一致的。
[0003]此外出于对用户和本身医院信息的安全性的考虑，对于患者的数据和病历等信息，医院都是存在怕泄露和难以追查功管控泄露的风险。因此，对于将医院的的信息执行共享等也存在观望态度，这样也造成患者在就诊时需要携带同样的报告或重复做大量的报告执行来就诊于不同的医院和科室。
[0004]再者，由于用户携带各种报告在各种医院中的进行查看，先前医院的标注等信息不为后续接诊医院所了解，原始的图像资料等也不能为后续的检查等提供实时的参考，因此，即加重的患者的意料负担也不利于减轻医生的工作量。
[0005]为此，需要提供一种能够提高医院医疗信息共享的系统，完成医院间的信息流转，提高患者信息的安全性。尤其是在患者在进行执行影像检查时，显得尤为重要。

技术实现思路
/>[0006]为此，本申请提供了一种医疗信息共享系统，所述系统包括中一个安全中心和多个用户终端，所述安全中心包括一个安全验证模块，所述安全验证模块用于获得公私钥对，初始化系统，生成系统的public参数与主密钥；从每个患者的病历文档中，提取摘要文档信息，获取主题关键词，选取用户的身份标识ID信息通过约定算法，生成唯一确定的ID号，所述ID号索引用户的病历信息；
[0007]所述用户终端，用于向服务器请求对应ID号患者的医疗数据，用户终端在与安全中心的安全验证模块在执行握手确认之后，所述用户终端发送public参数，主密钥和用户ID信息，安全中心对该主密钥和用户ID信息执行校验之后，从服务器下载患者加密的原始医疗数据；所述public参数用于系统与用户终端的校验识别。其中所述public参数用于系统与用户终端的校验识别，识别用户终端是否具备接入权限；
[0008]安全中心的安全验证单元判断用户终端数据请求者的自身属性集合是否满足患者设定的加密医疗数据访问策略中的属性阈值，若数据请求者的属性集合满足患者设定的访问策略中的属性阈值，则成功解密患者医疗数据，获得数据明文；反之解密不成功；
[0009]所述医疗数据为影像图像数据文档，获取所述影像图形文档的历史浏览档案，可
选的所述文档为对可以使用MRI、PET扫描或PET/CT扫描对患者身体的预定区域进行成像。对患者进行扫描可以提供患者身体预定区域的一幅或多幅图像。
[0010]用户终端获取多幅图像数据的标注信息，从多幅图像中选取显著性水平最高的图像，与用户终端本地的检测图像数据相融合。
[0011]可选的，所述服务器中的显著性图像，具体是根据诊断模式，临床相关性，分割区域，阅读时间作为参数，进行判断，具体为：显著性水平＝a*(临床相关性)+b*(分割区域)+c*(阅读时间)+d，其中a、b和c是系数并且d是一个偏移量；所述显著性水平和图像相关联地存储。依据显著性水平，选择待推荐的融合图像。
[0012]用户终端获取所述融合将该关键性图像与本医院的拍摄图像进行融合显示，用户终端中的多模图像融合模块和医学图像后处理单元相连接，用于对病人的多模医学图像进行融合，并进行三维重建与可视化处理；
[0013]可选的，所述用户终端中的多模图像融合单元和医学图像后处理单元，相互连接，并通过网络与安全中心或第三方服务器相连，所述医学图像后处理单元将后处理后的多个模态的医学图像传输至所述多模图像融合单元，由所述多模图像融合单元对所述多个模态的医学图像进行融合；其中，所述多模图像融合单元，采用半自动配准方式对病人的多个模态的医学图像进行融合。对于不同模态的医学图像，所述多模图像融合单元从中分别选择一一对应的清晰的解剖标志点，并采用点集到点集的配准算法进行配准；
[0014]可选的：在多幅融合图像中，选择参考图像，其余作为待配准图像，在参考图像和待配准图像中，提取与解剖标注点相关的角点特征；其次，一一计算两幅图像中角点特征的相似性，进行角点特征匹配；然后，根据匹配成功的特征点对估计几何变换模型的参数；最后，根据几何变换模型参数对待配准图像进行图像重采样与变换。
[0015]可选的，在图像执行选择参考图像之前，所述方法还包括，判断像素是否一致，若像素不一致，则处理，对待分割融合的图像对应的高像素图像特征和低像素图像特征进行下采样交互处理后融合，获得高像素下采样交互特征和低像素下采样交互特征；对高像素下采样交互特征与低像素下采样交互特征进行卷积交互处理后融合，获得高像素卷积交互特征和低像素卷积交互特征；对高像素卷积交互特征和低像素卷积交互特征进行上采样交互处理后融合，获得高像素上采样交互特征和低像素上采样交互特征；根据高像素上采样交互特征和低像素上采样交互特征，从待分割图像中分割出目标对象。
[0016]所述约定算法为哈希算法或RSA算法。
[0017]可选的，所述进行医学图像融合可以包括如下步骤:1)将各种不同图像进行几何配准。图像配准是将不同图像空间归一化的过程，通过数学模型对图像间存在着的几何差异进行校正，把二幅图像合成到同一坐标系下,使得相同景物在不同的局部图像中对应起来,以便于后继融合处理；2)对高分辨率的图像进行灰度调整,使其均值与方差等于低分辨率图像的均值与方差；3)再将信息详尽的感图像利用小波进行图像分解，从而获得近似信息和细节信息；4)对于得到的信息做图像增强或图像压缩，以提高图像的可视程度；5)再用原本清晰、信息详尽的同地区局部高清晰的影像图替换掉小波分解得到的近似信息；6)用替换的高清晰的印象图和小波分解得到的近似信息进行小波重构,得到融合的图像。
[0018]可选的，其中利用小波图像分解和融合具体包括：1)对已经配准的源图像I1，I2，
…
I
n
，分别进行二维的小波分解，设分解层数为J；2)对低频分解系数采取平均值的融合法则，
设A
1,J
,A
2,J
…
,A
n,J
为待融合图像，在小波分解尺度J上的低频分量，则融合后的低频分量为
[0019][0020]3)对高频分解系数，去对应位置绝对值大的小波系数作为融合图像I1,I2，
…
I
n
在对应位置上的小波系数，即
[0021]D
j
＝max(D
1,j
,D<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗信息系统共享系统，其特征在于：所述系统包括一个安全中心和多个用户终端，所述安全中心包括一个安全验证模块，所述安全验证模块用于获得公私钥对，生成系统的public参数与主密钥；从每个患者的病历文档中，提取摘要文档信息，获取主题关键词；选取用户的身份标识ID信息通过约定算法，生成唯一确定的ID号，所述ID号和主题关键词用于索引用户的病历信息；所述用户终端，用于向服务器请求对应ID号患者的医疗数据，用户终端在与安全中心的安全验证模块交互，在执行握手确认之后，所述用户终端发送public参数，主密钥和用户ID信息，安全中心对该主密钥和用户ID信息执行校验之后，从服务器下载患者加密的原始医疗数据；其中所述public参数用于系统与用户终端的校验识别，识别用户终端是否具备接入权限；安全中心的安全验证模块判断用户终端数据请求者的自身属性集合是否满足患者设定的加密医疗数据访问策略中的属性阈值，若数据请求者的属性集合满足患者设定的访问策略中的属性阈值，则成功解密患者医疗数据，获得数据明文；反之则解密不成功；其中，所述医疗数据包括影像图像数据文档，用户终端获取影像图像数据文档中的多幅医学图像及其标注信息，从多幅医学图像中选取显著性水平最高的医学图像，将其与用户终端本地的检测医学图像相融合。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：所述多幅医学图像数据的标注信息中包括医生的历史浏览档案。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述多幅医学图像为，使用MRI、PET扫描或PET/CT扫描对患者身体的预定区域进行成像的图像。4.如权利要求3所述的系统，其特征在于：所述用户终端获取影像图像数据文档中的多幅医学图像及其标注信息，从多幅医学图像中选取显著性水平最高的医学图像包括，根据临床相关性，分割区域，阅读时间作为参数，进行判断显著性水平，显著水平＝a*(临床相关性)+b*(分割区域)+c*(阅读时间)+d，其中a、b和c是加权系数并且d是一个偏移量。5.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯聪，陈力，杨博，黄赛，陈骅，王莉荔，崔翔，张乐，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：