一种医疗远程智能监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及视频加密传输技术领域，具体涉及一种医疗远程智能监测方法及系统，该方法首先获取待加密的

【技术实现步骤摘要】
一种医疗远程智能监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频加密传输
，具体涉及一种医疗远程智能监测方法及系统
。

技术介绍

[0002]医疗远程监测是一种根据影像视频对患者的健康状况进行远程监测和管理的方法，例如在对孕妇肚中胎儿进行远程监测时，需要借助对应的
B
超影像视频，为了保护个人隐私和数据安全，通常需要对
B
超影像视频进行加密后传输至监测平台
。
[0003]现有技术在对
B
超影像视频进行加密时，通常采用依靠频率信息的哈夫曼编码算法进行加密；但是哈夫曼编码算法通常根据每个
B
超影像视频帧中的各个像素级的频率信息进行加密，对应的加密方式较为简单，被破解的风险较大，使得对
B
超影像视频进行加密的效果较差，从而造成根据加密传输后的
B
超影像视频进行医疗远程监测的安全性较低
。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术通过哈夫曼编码算法对
B
超影像视频进行加密的效果较差，从而造成根据加密传输后的
B
超影像视频进行医疗远程监测的安全性较低技术问题，本专利技术的目的在于提供一种医疗远程智能监测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种医疗远程智能监测方法，所述方法包括：获取待加密的
B
超影像视频对应的至少两个
B
超影像视频帧；依次将每个
B
超影像视频帧作为目标
B
超影像视频帧，根据目标
B
超影像视频帧中的纹理分布情况，将目标
B
超影像视频帧划分为至少两个纹理特征窗口；在时间顺序上，根据目标
B
超影像视频帧后的各个
B
超影像视频帧在每个纹理特征窗口及其邻域对应位置的纹理分布相似情况，得到每个纹理特征窗口的规律变化程度；根据目标
B
超影像视频帧中的边缘纹理复杂程度，得到目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的参考重要程度；根据所述参考重要程度和所述规律变化程度，以及目标
B
超影像视频帧中每个像素级对应的像素点的位置分布特征，得到目标
B
超影像视频帧中每个像素级的像素级重要程度；根据哈夫曼编码算法结合所述像素级重要程度对目标
B
超影像视频帧进行加密，得到加密后的
B
超影像视频；将加密后的
B
超影像视频传输至监测平台进行医疗远程监测
。
[0005]进一步地，所述规律变化程度的获取方法包括：对于任意一个纹理特征窗口：将每个
B
超影像视频帧在纹理特征窗口对应位置下的区域，作为每个
B
超影像视频帧的纹理特征区域；在时间顺序上，将目标
B
超影像视频帧后预设数量个
B
超影像视频帧，作为对比
B
超影像视频帧；将每个对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域与其前一个
B
超影像视频帧的纹理
特征区域之间的结构相似性系数，作为纹理特征窗口对应位置下每个对比
B
超影像视频帧对应的纹理结构相似特征值；根据每个对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域与其前一个
B
超影像视频帧的纹理特征区域的邻域内的纹理分布相似情况，得到纹理特征窗口对应位置下每个对比
B
超影像视频帧对应的局部纹理规律相似度；根据所述纹理结构相似特征值和所述局部纹理规律相似度构建规律变化程度计算模型，通过所述规律变化程度计算模型，得到目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的规律变化程度
。
[0006]进一步地，所述局部纹理规律相似度的获取方法包括：对于任意一个对比
B
超影像视频帧：将对比
B
超影像视频帧的前一个
B
超影像视频帧的纹理特征区域的质心位置对应的像素点，作为对应的中心像素点；将所述中心像素点预设邻域范围内的每个像素点作为邻域像素点；通过与所述纹理特征区域形状大小相同的滑窗窗口遍历每个邻域像素点，得到每个邻域像素点对应的滑窗遍历区域；将所有滑窗遍历区域与对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域之间的结构相似性系数的最大值，作为每个对比
B
超影像视频帧对应的局部纹理规律相似度
。
[0007]进一步地，所述规律变化程度计算模型包括：；其中，为目标
B
超影像视频帧对应的第个纹理特征窗口的规律变化程度，为目标
B
超影像视频帧对应的对比
B
超影像视频帧数量， 为第个纹理特征窗口对应位置下第个对比
B
超影像视频帧对应的局部纹理规律相似度，为第个纹理特征窗口对应位置下第个对比
B
超影像视频帧对应的纹理结构相似特征值，为以自然常数为底的指数函数
。
[0008]进一步地，所述参考重要程度的获取方法包括：通过傅里叶变换计算目标
B
超影像视频帧中的每个纹理特征窗口的平均频率；将所述平均频率作为目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的参考重要程度
。
[0009]进一步地，所述像素级重要程度的获取方法包括：在目标
B
超影像视频帧的所有像素级中，依次将每个像素级作为目标像素级；根据所述参考重要程度和所述规律变化程度，得到目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的修正重要程度，所述参考重要程度和所述规律变化程度均与所述修正重要程度呈正相关；获取目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口中目标像素级的像素点的数量占比；将所述数量占比与所述修正重要程度的乘积，作为目标像素级在每个纹理特征窗口中的参考占比重要程度；将目标像素级在目标
B
超影像视频帧对应的所有纹理特征窗口中的参考占比重要程度的累加和，作为目标
B
超影像视频帧中目标像素级的像素级重要程度
。
[0010]进一步地，所述修正重要程度的获取方法包括：将所述参考重要程度和所述规律变化程度之间乘积的归一化值，作为目标
B
超影
像视频帧对应的每个纹理特征窗口的修正重要程度
。
[0011]进一步地，所述加密后的
B
超影像视频的获取方法包括：将目标
B
超影像视频帧中的每个像素级的像素级重要程度与对应像素点的出现频率进行加权后，通过哈夫曼编码算法进行加密，得到加密后的目标
B
超影像视频帧；根据加密后的所有
B
超影像视频帧得到加密后的
B
超影像视频
。
[0012]进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种医疗远程智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待加密的
B
超影像视频对应的至少两个
B
超影像视频帧；依次将每个
B
超影像视频帧作为目标
B
超影像视频帧，根据目标
B
超影像视频帧中的纹理分布情况，将目标
B
超影像视频帧划分为至少两个纹理特征窗口；在时间顺序上，根据目标
B
超影像视频帧后的各个
B
超影像视频帧在每个纹理特征窗口及其邻域对应位置的纹理分布相似情况，得到每个纹理特征窗口的规律变化程度；根据目标
B
超影像视频帧中的边缘纹理复杂程度，得到目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的参考重要程度；根据所述参考重要程度和所述规律变化程度，以及目标
B
超影像视频帧中每个像素级对应的像素点的位置分布特征，得到目标
B
超影像视频帧中每个像素级的像素级重要程度；根据哈夫曼编码算法结合所述像素级重要程度对目标
B
超影像视频帧进行加密，得到加密后的
B
超影像视频；将加密后的
B
超影像视频传输至监测平台进行医疗远程监测
。2.
根据权利要求1所述的一种医疗远程智能监测方法，其特征在于，所述规律变化程度的获取方法包括：对于任意一个纹理特征窗口：将每个
B
超影像视频帧在纹理特征窗口对应位置下的区域，作为每个
B
超影像视频帧的纹理特征区域；在时间顺序上，将目标
B
超影像视频帧后预设数量个
B
超影像视频帧，作为对比
B
超影像视频帧；将每个对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域与其前一个
B
超影像视频帧的纹理特征区域之间的结构相似性系数，作为纹理特征窗口对应位置下每个对比
B
超影像视频帧对应的纹理结构相似特征值；根据每个对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域与其前一个
B
超影像视频帧的纹理特征区域的邻域内的纹理分布相似情况，得到纹理特征窗口对应位置下每个对比
B
超影像视频帧对应的局部纹理规律相似度；根据所述纹理结构相似特征值和所述局部纹理规律相似度构建规律变化程度计算模型，通过所述规律变化程度计算模型，得到目标
B
超影像视频帧对应的每个纹理特征窗口的规律变化程度
。3.
根据权利要求2所述的一种医疗远程智能监测方法，其特征在于，所述局部纹理规律相似度的获取方法包括：对于任意一个对比
B
超影像视频帧：将对比
B
超影像视频帧的前一个
B
超影像视频帧的纹理特征区域的质心位置对应的像素点，作为对应的中心像素点；将所述中心像素点预设邻域范围内的每个像素点作为邻域像素点；通过与所述纹理特征区域形状大小相同的滑窗窗口遍历每个邻域像素点，得到每个邻域像素点对应的滑窗遍历区域；将所有滑窗遍历区域与对比
B
超影像视频帧的纹理特征区域之间的结构相似性系数的最大值，作为每个对比
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢虹，王彬，徐伟云，高冉，
申请(专利权)人：北京健滨医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：