【技术实现步骤摘要】
一种医学影像数据的数据治理方法及系统
[0001]本申请涉及数据治理
,特别涉及一种医学影像数据的数据治理方法及系统。
技术介绍
[0002]数据治理是提高科研产出、提高管理效率、支持医疗数据应用的关键,是提升医疗质量以及长期发展的重要保障。通过数据治理可以消除信息壁垒,畅通部门、区域、行业之间的数据共享通道,探索健康医疗大数据信息互联互通机制。
[0003]近年来,随着医疗条件的不断改善以及医院信息化程度的不断提高,医学影像数据呈现暴发式增长。医疗数据除具有传统大数据的数量大、种类多、产生速度快等特点之外,还具有复杂性、精确性、隐私性、异构性及封闭性等特点。现有的医学影像领域缺乏有效的数据治理方法,导致医学影像数据无法得到科学有效的管理,现有的医疗数据存在数据的完整性不高、数据的标准化程度不够、数据的准确度不够、数据的整合性欠缺、数据的一致性差以及数据的安全隐患的问题。
技术实现思路
[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点,本申请的目的在于提供一种医学影像数据的数据治理方法及系统,进而至少在一 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医学影像数据的数据治理方法,其特征在于,包括:获取医学影像学原始数据;按数据的类型对所述医学影像学原始数据进行分类,以将所述医学影像学原始数据归纳为图像数据类、结构化文本数据类以及非结构化文本数据类;按照预设的数据治理规则分别对图像数据类数据、结构化文本数据类数据以及非结构化文本数据类数据进行数据治理,以获得治理后的医学影像学数据。2.根据权利要求1所述的医学影像数据的数据治理方法,其特征在于,按数据的类型对所述医学影像学原始数据进行分类,以将所述医学影像学原始数据归纳为图像数据类、结构化文本数据类以及非结构化文本数据类,具体包括:将所述医学影像学原始数据中的图像数据归纳为所述图像数据类;将所述医学影像学原始数据中的日志数据归纳为所述结构化文本数据类;将所述医学影像学原始数据中的临床信息归纳为所述结构化文本数据类;将所述医学影像学原始数据中的检查印象和检查所见归纳为所述非结构化文本数据类。3.根据权利要求2所述的医学影像数据的数据治理方法,其特征在于,对所述图像数据类数据进行治理,包括:将所述图像数据类数据按照不同的检查模式进行归纳;将相同检查模式的所述图像数据类数据按照不同的检查序列进行归纳;将相同检查序列的所述图像数据类数据按照不同的检查实例进行归纳;通过检查项目分类算法模型对所述图像数据类数据中检查实例进行识别,并按照所属的医学影像检查项目对所述图像数据类数据进行归纳。4.根据权利要求3所述的医学影像数据的数据治理方法,其特征在于,所述检查项目分类算法模型包括特征提取器和分类器,所述特征提取器采用深度残差网络,所述分类器采用残差注意力网络。5.根据权利要求2所述的医学影像数据的数据治理方法,其特征在于,对结构化文本数据类数据进行治理包括:将所述结构化文本数据类数据中的身份标识信息进行分拆、单向加密处理;对所述结构化文本数据类数据中的临床信息,按照类别和内容设置敏感组;为每个敏感组分配隐私保护级别及隐私保护要求;将所述结构化文本...
【专利技术属性】
技术研发人员:李传富,谷宗运,赵海峰,
申请(专利权)人:合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室,
类型:发明
国别省市:
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