【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及核磁共振成像，尤其是涉及能更加便捷地获取高质量的影像数据和先进的人工智能技术支持的一种云磁共振成像系统。
技术介绍
1、核磁共振成像(magnetic resonance imaging,mri)在医疗诊断中发挥着重要作用，采集到的磁共振数据裸数据，通过图像快速重建算法(x.zhang,h.lu,d.guo,z.lai,h.ye,x.peng,b.zhao,and x.qu,“accelerated mri reconstruction with separableand enhanced low-rank hankel regularization,”ieee transactions on medicalimaging,vol.41,no.9,pp.2486-2498,2022.)，物理驱动合成数据训练神经网络(q.yang,z.wang,k.guo,c.cai,and x.qu,“physics-driven synthetic data learning forbiomedical magnetic resonan...
【技术保护点】
1.云磁共振成像系统，其特征在于包括：数据采集和上传模块、数据处理和分析模块、结果访问与诊断模块、系统监控与安全模块；
2.如权利要求1所述云磁共振成像系统，其特征在于所述数据采集和上传模块，经授权的医疗操作人员使用磁共振设备对检查者进行扫描，获取其磁共振数据；这一模块包括将检查者放置在磁共振设备内，磁共振设备通过不同的磁场和脉冲序列捕捉检查者身体内部的信号；医疗操作人员通过加密通道将采集到的磁共振数据传输到专用服务器；这种安全通信通道不仅保障数据传输的机密性，还防止数据在传输过程中被篡改或泄露的风险；数据传输采用混合群优化加密，确保数据传输的私密性和完整...
【技术特征摘要】
1.云磁共振成像系统，其特征在于包括：数据采集和上传模块、数据处理和分析模块、结果访问与诊断模块、系统监控与安全模块；
2.如权利要求1所述云磁共振成像系统，其特征在于所述数据采集和上传模块，经授权的医疗操作人员使用磁共振设备对检查者进行扫描，获取其磁共振数据；这一模块包括将检查者放置在磁共振设备内，磁共振设备通过不同的磁场和脉冲序列捕捉检查者身体内部的信号；医疗操作人员通过加密通道将采集到的磁共振数据传输到专用服务器；这种安全通信通道不仅保障数据传输的机密性，还防止数据在传输过程中被篡改或泄露的风险；数据传输采用混合群优化加密，确保数据传输的私密性和完整性；既维护患者数据隐私，又解决数据传输风险，结合6g技术，加快数据上传速度，提高传输效率；使用统一格式方便数据处理，为医生提供可靠的诊断依据。
3.如权利要求1所述云磁共振成像系统，其特征在于所述统一格式采用医学磁共振成像协会的原始数据格式，为了实现跨平台、跨厂商的数据交换，选择医学磁共振成像协会的原始数据格式作为通用的存储和传输标准，该格式具有灵活性和可扩展性，将原始数据和元数据整合在一个结构中。
4.如权利要求1所述云磁共振成像系统，其特征在于所述数据处理和分析模块，用于在高性能服务器上，利用人工智能技术进行图像快速重建、噪声去除、信号增强和其他深度学习训练任务，以从磁共振数据中提取有益信息，实现高效数据处理和分析；所述数据处理和分析模块包括系统专用服务器、联邦学习框架和区块链模块；所述系统专用服务器，包括云端集群服务器和边缘计算服务器。
5.如权利要求4所述云磁共振成像系统，其特征在于所述云端集群服务器用于提供强大的计算能力，使用apache hadoop和apache spark分布式计算框架，将任务分解成小的任务单元，通过多台服务器并行处理，并使用容器化技术docker和容器编排工具kubernetes，实现应用程序的隔离部署、弹性扩展和资源管理，采用分布式文件系统hdfs存储大规模数据，确保数据的高可用性和容错性；利用分布式数据库技术hbase和cassandra，存储和管理大量医学影像数据，实现高效的数据检索和存取，以实现高效的大规模数据处理和计算。
6.如权利要求4所述云磁共振成像系统，其特征在于所述边缘计算服务器在实际应用中采用多种具体技术以减轻云服务器负担、降低网络传输延迟，包括利用本地数据处理、实时响应机制、数据缓存与存储、边缘智能、数据聚合，通过部署轻量级机器学习和深度学习模型，tensorflow lite或onnx runtime，实现本地智能决策；同时，通过采用容器化技术docker与kubernetes，优化资源管理与应...
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