基于大数据的生物医疗信息处理分析系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的生物医疗信息处理分析系统及方法，包括生物医疗信息文件分析模块、生物医疗信息传输模块、存储方式分析模块和智能调整模块；生物医疗信息文件分析模块分析生物医疗信息文件所处生物医疗信息文件装置的文件隐私保护动作并获取文件的数据内容；生物医疗信息传输模块传输文件数据内容和对应的隐私保护动作到生物医疗信息处理系统中，生物医疗信息处理系统存储信息于文件数据库中；存储方式分析模块根据不同文件的数据字符分析对应的存储方式；智能调整模块根据相似度智能获取文件的隐私保护动作和存储方式；本发明专利技术快速有效且智能的解决文件在生物医疗信息处理装置上的容易泄露文件内容的问题。信息处理装置上的容易泄露文件内容的问题。信息处理装置上的容易泄露文件内容的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的生物医疗信息处理分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及信息处理分析
，具体为基于大数据的生物医疗信息处理分析系统及方法。

技术介绍

[0002]在面对众多不同数据内容的生物医疗信息中，如何有效并快速的将他们进行分类以区别不同数据信息的重要程度是非常重要的，且在相关数据内容文件的存放过程中，会出现一些文件的存放容易被周边不相干的人员窥视的现象，从而导致文件数据内容的泄露或者文件存储的安全性降低，且目前技术手段是无法根据存储文件装置周边的人员环境对存储文件的装置进行智能的角度调整，无法做到通过大数据的分析对于不同文件的数据内容快速确定文件的存储方式，以及防止文件数据内容泄露的基础上调整放置文件装置的角度大小。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于大数据的生物医疗信息处理分析系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的生物医疗信息处理分析方法，其特征在于，包括以下具体过程：
[0005]步骤S100：获取生物医疗信息文件，将生物医疗信息文件放置于生物医疗信息处理装置中，生物医疗信息处理装置读取生物医疗信息文件的数据内容，并根据生物医疗信息处理装置所处的环境产生文件隐私保护的动作；数据内容包含数据特征和数据字符；数据特征包括是否包含图片和字体的大小；数据字符包含文字内容和符号；
[0006]步骤S200：生物医疗信息处理装置连接生物医疗信息处理系统，生物医疗信息处理装置将进行的文件隐私保护动作以及文件的数据内容传输给生物医疗信息处理系统；
[0007]步骤S300：生物医疗信息处理系统记录对应文件的隐私保护动作，对文件的数据字符进行分析并执行不同的存储方式，生物医疗信息处理系统将不同的文件数据内容和对应的文件隐私保护动作传输到文件数据库中；
[0008]步骤S400：分析实时放置的文件与生物医疗信息处理系统中已经完成存储的数据内容相似度大于90％时，分析数据内容是因为隐私保护动作分析中运用了数据特征这一参数，而存储方式的分析运用了数据字符这一参数，当相似度都大于90时表明该文件与已经完成存储文件的重要程度基本相同，进行相同的存储方式和隐私保护动作增加了文件的安全性，生物医疗信息处理装置获取文件数据库中与此次放置文件相似度符合要求文件对应的隐私保护动作和存储方式，并进行相同隐私保护动作的执行和存储方式的选择。直接获取对应的数据后不用再一次经过系统分析存储路径以及装置分析隐私保密动作，大大减少了工作的重复性，提高了工作效率，也使得对不同文件的存储更加精确以及保护效率更加高效。
[0009]进一步的，步骤S300中对文件的数据字符进行分析并执行不同方式的存储，包括以下内容：
[0010]步骤S310：对文件数据库中多个生物医疗文件进行切词和聚类分析；切词的步骤是根据词典和多个生物医疗文件中数据字符的词性进行切词，聚类分析的步骤是根据生物工程医学领域分类和K
‑
means算法，对多个生物医疗文件进行聚类；
[0011]步骤S320：根据同一类别的生物医疗文件中每两个生物医疗文件的数据字符，确定每两个生物医疗文件的关联度；
[0012]步骤S330：根据每两个生物医疗文件的关联度，判断同一类别生物医疗文件中任意两个生物医疗文件的数据字符是否存在关联关系；
[0013]步骤S340：在判断结果为是时，将存在关联关系的数据字符进行关联存储，关联存储的过程为根据存在关联关系的数据字符的属性，对存在关联关系的数据字符进行存储，以及根据任意两个生物医疗文件的关联度，确定任意两个生物医疗文件中数据字符的关联度，将任意两个生物医疗文件中数据字符的关联度进行存储；
[0014]步骤S350：基于步骤S340中的关联度，将关联度大于等于平均关联度对应的生物医疗文件进行二级加密存储，对关联度小于平均关联度对应的生物医疗文件进行一级加密存储，其中一级加密存储的复杂程度大于二级加密存储。当关联度小于平均关联度时说明该文件中的具体内容不同于数据库中的其他文件内容，则对应的重要性和保密程度越强。
[0015]进一步的，根据生物医疗信息处理装置所处的环境产生文件隐私保护的动作，包括以下具体过程：
[0016]步骤S110：获取生物医疗信息处理装置所处环境中的固定工位，记录除固定工位以外人员停留时间大于阈值的位置为可疑位置；
[0017]步骤S120：将生物医疗信息处理装置设为坐标原点，建立以生物医疗信息处理装置水平方向为横坐标、竖直方向为纵坐标的直角坐标系，并获取第i个可疑位置的坐标(xi,yi)，以可疑位置的坐标和坐标原点连线建立第i个可疑坐标的线性方程Yi＝aiXi，其中Xi表示满足对应线性方程的所有可疑位置的横坐标，|ai|表示可疑位置距离坐标原点的可视度数值；可视度数值越大，表明人员站在可疑位置看到装置中的文件内容可能性越大。
[0018]步骤S130：设置生物医疗信息处理装置中文件的数据特征集合为{c1，c2，...，cn}，数据特征集合为{c1，c2，...，cn}表示第n种生物医疗文件的字体大小数值，获取在数据特征集合为{c1，c2，...，cn}情况下不同线性方程对应距离间隔曲线时可疑位置的平均清晰度集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}，其中{Pki}表示第k个距离间隔下的第i个可疑位置的平均清晰度；距离间隔曲线为以坐标原点为圆心、距离间隔为半径的圆弧，圆弧相交所有线性方程；令圆弧相交所有线性方程是为了方便在后续分析中判断到哪个圆弧时线性方程上对应的可疑位置将不存在与集合中，而不是因为线性方程上不存在此可疑位置；
[0019]步骤S140：若平均清晰度为0，则在平均清晰度集合中除去对应的可疑位置坐标，将平均清晰度集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}的平均清晰度大小按照由大到小的顺序排序为集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0，并分析集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0不同线性方程的安全半径，并对小于安全半径的可疑位置的情况进行生物医疗信息处理装置的角度调整。
[0020]进一步的，分析集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0不同线性方程的安全半径，并对
小于安全半径的可疑位置的情况进行生物医疗信息处理装置的角度调整，包括以下过程：
[0021]步骤S141：获取集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0中每个子集合平均清晰度对应的可视度数值|ai|；将可视度数值|ai|构成的集合记作{{a1i}，{a2i}，...，{aki}}，{aki}表示第k个距离间隔下的第i个可疑位置的可视度数值；
[0022]步骤S142：依次计算集合{{a1i}，{a2i}，...，{aki}}中相邻子集合的交集{a(k
‑
1)i}∩{aki}为安全集合，判断交集{a(k
‑
1)i}∩{aki}本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的生物医疗信息处理分析方法，其特征在于，包括以下具体过程：步骤S100：获取生物医疗信息文件，将生物医疗信息文件放置于生物医疗信息处理装置中，所述生物医疗信息处理装置读取所述生物医疗信息文件的数据内容，并根据生物医疗信息处理装置所处的环境产生文件隐私保护的动作；所述数据内容包含数据特征和数据字符；所述数据特征包括字体的大小和是否包含图片；所述数据字符包含文字内容和符号；步骤S200：所述生物医疗信息处理装置连接生物医疗信息处理系统，所述生物医疗信息处理装置将进行的文件隐私保护动作以及文件的数据内容传输给所述生物医疗信息处理系统；步骤S300：所述生物医疗信息处理系统记录对应文件的隐私保护动作，对文件的数据字符进行分析并执行不同的存储方式，所述生物医疗信息处理系统将不同的文件数据内容和对应的文件隐私保护动作传输到文件数据库中；步骤S400：分析实时放置的文件与生物医疗信息处理系统中已经完成存储的数据内容相似度大于90％时，所述生物医疗信息处理装置获取文件数据库中与此次放置文件相似度符合要求文件对应的隐私保护动作和存储方式，并进行相同隐私保护动作的执行和存储方式的选择。2.根据权利要求1所述的基于大数据的生物医疗信息处理分析方法，其特征在于：所述步骤S300中对文件的数据字符进行分析并执行不同方式的存储，包括以下内容：步骤S310：对文件数据库中多个生物医疗文件进行切词和聚类分析；所述切词的步骤是根据词典和所述多个生物医疗文件中数据字符的词性进行切词，所述聚类分析的步骤是根据生物工程医学领域分类和K
‑
means算法，对所述多个生物医疗文件进行聚类；步骤S320：根据同一类别的生物医疗文件中每两个生物医疗文件的数据字符，确定所述每两个生物医疗文件的关联度；步骤S330：根据所述每两个生物医疗文件的关联度，判断所述同一类别生物医疗文件中任意两个生物医疗文件的数据字符是否存在关联关系；步骤S340：在判断结果为是时，将存在关联关系的数据字符进行关联存储，所述关联存储的过程为根据所述存在关联关系的数据字符的属性，对所述存在关联关系的数据字符进行存储，以及根据任意两个生物医疗文件的关联度，确定所述任意两个生物医疗文件中数据字符的关联度，将所述任意两个生物医疗文件中数据字符的关联度进行存储；步骤S350：基于步骤S340中的关联度，将关联度大于等于平均关联度对应的生物医疗文件进行二级加密存储，对关联度小于平均关联度对应的生物医疗文件进行一级加密存储，其中一级加密存储的复杂程度大于二级加密存储。3.根据权利要求2所述的基于大数据的生物医疗信息处理方法，其特征在于：所述根据生物医疗信息处理装置所处的环境产生文件隐私保护的动作，包括以下具体过程：步骤S110：获取所述生物医疗信息处理装置所处环境中的固定工位，记录除固定工位以外人员停留时间大于阈值的位置为可疑位置；步骤S120：将生物医疗信息处理装置设为坐标原点，建立以生物医疗信息处理装置水平方向为横坐标、竖直方向为纵坐标的直角坐标系，并获取第i个可疑位置的坐标(xi,yi)，以可疑位置的坐标和坐标原点连线建立第i个可疑坐标的线性方程Yi＝aiXi，其中Xi表示满足对应线性方程的所有可疑位置的横坐标，|ai|表示可疑位置距离坐标原点的可视度数
值；步骤S130：设置生物医疗信息处理装置中文件的数据特征集合为{c1，c2，...，cn}，所述数据特征集合为{c1，c2，...，cn}表示第n种生物医疗文件的字体大小数值，获取在数据特征集合为{c1，c2，...，cn}情况下不同线性方程对应距离间隔曲线时可疑位置的平均清晰度集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}，其中{Pki}表示第k个距离间隔下的第i个可疑位置的平均清晰度；所述距离间隔曲线为以坐标原点为圆心、距离间隔为半径的圆弧，所述圆弧相交所有线性方程；步骤S140：若平均清晰度为0，则在平均清晰度集合中除去对应的可疑位置坐标，将平均清晰度集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}的平均清晰度大小按照由大到小的顺序排序为集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0，并分析集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0不同线性方程的安全半径，并对小于安全半径的可疑位置的情况进行生物医疗信息处理装置的角度调整。4.根据权利要求3所述的基于大数据的生物医疗信息处理方法，其特征在于：所述分析集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0不同线性方程的安全半径，并对小于安全半径的可疑位置的情况进行生物医疗信息处理装置的角度调整，包括以下过程：步骤S141：获取集合{{P1i}，{P2i}，...，{Pki}}0中每个子集合平均清晰度对应的可视度数值|ai|；将可视度数值|ai|构成的集合记作{{a1i}，{a2i}，...，{aki}}，{aki}表示第k个距离间隔下的第i个可疑位置的可视度数值；步骤S142：依次计算集合{{a1i}，{a2i}，...，{aki}}中相邻子集合的交集{a(k
‑
1)i}∩{aki}为安全集合，判断交集{a(k
‑
1)i}∩{aki}包含可视度数值的个数与集合{{a(k
‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，黄叠梅，
申请(专利权)人：南京百岁梦生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：