本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质，方法包括：通过获取待存储的医疗切片图；对医疗切片图进行特征检测，得到医疗切片图中的特征区域和非特征区域；提取特征区域的图像特征，对特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵；将医疗切片图对应的值矩阵与医疗切片图对应的非特征区域的图像进行关联；将值矩阵和键矩阵存储至第一数据库，将非特征区域的图像存储至第二数据库，如此，通过将医疗切片图中的特征区域分解得到值矩阵和键矩阵，将值矩阵和键矩阵，以及非特征区域的数据分别进行存储，可以大大减少数据量，使得在后续读取过程中，能够提高数据的读取速度。取速度。取速度。
【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、服务器及存储介质
[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，随着各个行业陆续走向全面自动化，需要将各种数据存储在云端，在医疗服务行业，会通过医疗信息服务平台对医疗诊疗信息等数据进行存储和管理，其中，医疗切片图的数量较多，目前，对将医疗切片图进行存储需要大量的存储空间，且读写速度慢。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、服务器及存储介质，可大大减少对医疗切片图进行存储的数据量，使得在后续读取过程中，能够提高数据的读取速度。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
[0005]获取待存储的医疗切片图；
[0006]对所述医疗切片图进行特征检测，得到所述医疗切片图中的特征区域和非特征区域；
[0007]提取所述特征区域的图像特征，对所述特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将所述待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵；
[0008]将所述医疗切片图对应的值矩阵与所述医疗切片图对应的非特征区域的图像进行关联；
[0009]将所述值矩阵和键矩阵存储至第一数据库，将所述非特征区域的图像存储至第二数据库。
[0010]本申请实施例第二方面提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
[0011]获取单元，用于获取待存储的医疗切片图；
[0012]检测单元，用于对所述医疗切片图进行特征检测，得到所述医疗切片图中的特征区域和非特征区域；
[0013]矩阵分解单元，用于提取所述特征区域的图像特征，对所述特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将所述待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵；
[0014]处理单元，用于将所述医疗切片图对应的值矩阵与所述医疗切片图对应的非特征区域的图像进行关联；
[0015]本申请第三方面提供了一种服务器，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
[0017]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
[0018]实施本申请实施例，具有如下有益效果：
[0019]可以看出，通过本申请实施例所描述的数据处理方法、装置、服务器及存储介质，通过获取待存储的医疗切片图；对医疗切片图进行特征检测，得到医疗切片图中的特征区域和非特征区域；提取特征区域的图像特征，对特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵；将医疗切片图对应的值矩阵与医疗切片图对应的非特征区域的图像进行关联；将值矩阵和键矩阵存储至第一数据库，将非特征区域的图像存储至第二数据库，如此，通过将医疗切片图中的特征区域分解得到值矩阵和键矩阵，将值矩阵和键矩阵，以及非特征区域的数据分别进行存储，可以大大减少数据量，使得在后续读取过程中，能够提高数据的读取速度。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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。
[0021]图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例流程示意图；
[0022]图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例流程示意图；
[0023]图3是本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例流程示意图；
[0024]图4是本申请实施例提供的一种服务器的实施例结构示意图；
[0025]图5是本申请实施例提供的一种数据处理装置的实施例结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置显示该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0029]请参阅图1，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例的流程示意图。本实施例中所描述的数据处理方法，包括以下步骤：
[0030]101、获取待存储的医疗切片图。
[0031]其中，获取待存储的医疗切片图，具体可从医疗信息服务平台抓取得到医疗切片图。
[0032]具体实施中，在医疗服务过程中，医护人员可以将医疗切片图上传至医疗信息服务平台，可设置定时抓取任务，例如，可以按照每周/每个月等间隔时长的固定时间设置定时抓取任务，从医疗服务信息平台抓取待存储的医疗切片图，从而，可以抓取一周内/一个月内或者一定时长内的医疗切片图。
[0033]其中，间隔时长可以由管理人员设置，或者，可以由系统默认设置。可选地，间隔时长还可以根据一段时间内医疗切片图的数量或者系统可以处理的数据量来设置间隔时长，从而可以平衡医疗切片图的数量和系统处理医疗切片图的能力。
[0034]102、对所述医疗切片图进行特征检测，得到所述医疗切片图中的特征区域和非特征区域。
[0035]通过上述特征检测，可以将每一医疗切片图划分为特征区域和非特征区域，进而，可以对特征区域数据和非特征区域的数据分别进行存储。
[0036]本申请实施例中，可对医疗切片图进行特征检测，得到所述医疗切片图中的特征区域，将特征区域和非特征区域分别提取出来，其中，进行特征检测的算法可包括Harris本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取待存储的医疗切片图；对所述医疗切片图进行特征检测，得到所述医疗切片图中的特征区域和非特征区域；提取所述特征区域的图像特征，对所述特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将所述待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵；将所述医疗切片图对应的值矩阵与所述医疗切片图对应的非特征区域的图像进行关联；将所述值矩阵和键矩阵存储至第一数据库，将所述非特征区域的图像存储至第二数据库。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述特征区域的图像特征转换成待分解矩阵，并将所述待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到值矩阵与键矩阵，包括：对所述特征区域的图像特征进行扫描，形成一个M
×
N维的待分解矩阵；将所述待分解矩阵进行非负矩阵分解，得到一个M
×
R的值矩阵和R
×
N的键矩阵，所述值矩阵和所述键矩阵均为非负矩阵。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法，还包括：响应于读取目标医疗切片图的读取请求，从所述第一数据库中读取所述目标医疗切片图对应的目标值矩阵与目标键矩阵；根据所述目标值矩阵从所述第二数据库中读取与所述目标值矩阵关联的非特征区域的图像；基于所述值矩阵、键矩阵和所述非特征区域的图像，生成所述目标医疗切片图。4.根据权利要求1
‑
4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述待存储的医疗切片图为多个，所述数据处理方法，还包括：获取各个所述待存储的医疗切片图的内存大小。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述值矩阵和键矩阵存储至第一数据库，将所述非特征区域的图像存储至第二数据库，包括：根据各个所述待存储的医疗切片图的内存大小，为各个所述待存储的医疗切片图分配系统资源；基于分配的系统资源将所述值矩阵和键矩阵存储至第一数据库；将所述非特征区域的图像存储至第二数据库。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述医疗切片图包括n个类型，系统中并行运行的线程数量上限为m，...
【专利技术属性】
技术研发人员：程冰，陈丹，徐嘉，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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