【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像处理领域，且更具体地涉及一种医学影像数据分析管理系统。
技术介绍
1、在当今医疗领域，医学影像数据的应用日益广泛，成为疾病诊断、治疗和研究的重要工具。随着医学影像技术的快速发展和数字化转型，传统的手动分析和管理方式已无法满足日益增长的医学影像数据需求。因此，迫切需要一种高效、安全、智能化的医学影像数据分析管理系统。
2、目前，医学影像数据分析管理系统已经取得了一定的进展。先进的图像处理算法和机器学习技术被应用于医学影像数据的自动分析和病变检测。云计算和大数据技术为存储和处理大规模医学影像数据提供了支持。此外，标准化组织和协议的制定也推动了医学影像数据的互操作性和流动性。
3、然而，尽管已经取得了一些进展，现有的医学影像数据分析管理系统仍然存在以下缺点：
4、首先，医学影像数据包含敏感的患者隐私信息，如个人身份和疾病诊断。如果系统的数据安全性不够强大，可能会面临黑客攻击、数据泄露或未经授权的访问风险，导致患者隐私被泄露。其次，医学影像数据通常来自不同类型的设备和制造商，使用不同的数据格式和标准。这导致了数据之间的互相交换和共享的困难，限制了医生和研究人员对数据的有效利用。另外，医学影像数据的分析和处理通常需要医生和研究人员手动进行，增加了工作负担和错误的风险。智能化分析功能，如自动图像标注、病灶检测和量化分析等，可以提高数据分析的准确性和效率。最后，医学影像数据分析管理系统需要与其他系统（如电子病历系统）进行集成和交互，以实现全面的患者管理。如果系统的交互和协同能力有限，可
5、因此，本专利技术公开一种医学影像数据分析管理系统。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种医学影像数据分析管理系统，本专利技术解决了现有一种医学影像数据分析管理系统中存在的数据安全性风险、缺乏标准化和互操作性、缺乏智能化分析功能以及交互和协同能力有限的缺点。
2、为了实现上述技术效果，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种医学影像数据分析管理系统，其中所述系统包括：
4、数据采集模块，所述数据采集模块通过医学影像设备采集医学影像数据；所述医学影像设备通过图像处理方法对数据进行预处理；
5、数据存储模块，所述数据存储模块通过基于区块链的分布式文件存储系统实现数据的去中心化存储和共享；所述基于区块链的分布式文件存储系统通过搜索引擎实现数据索引和检索功能；
6、数据安全模块，所述数据安全模块通过同态加密模型实现对医学影像数据的隐私保护；
7、数据互通模块，所述数据互通模块通过语义网络系统实现医学影像数据交换和共享；所述语义网络系统通过数字成像和通信医学dicom标准确保不同设备和系统之间的互操作性和一致性；
8、智能处理平台，所述智能处理平台通过基于卷积神经网络的医学影像分析算法自动化处理和分析医学影像数据；
9、辅助诊断模块，所述辅助诊断模块通过基于深度学习的医学诊断算法辅助医生进行诊断和决策；所述基于深度学习的医学诊断算法通过知识图谱和自然语言处理实现医学影像数据的智能解读和诊断；
10、其中，所述数据采集模块的输出端与所述数据互通模块的输入端连接；所述数据互通模块和所述数据安全模块的输出端与所述数据存储模块的输入端连接；所述数据存储模块的输出端与所述智能处理平台的输入端连接；所述智能处理平台的输出端与所述辅助诊断模块的输入端连接。
11、作为本专利技术进一步的技术方案，所述图像处理方法在医学影像数据分析管理系统中的工作原理步骤为：
12、步骤一、数据获取；
13、通过包括但不限于x射线设备、ct扫描仪、mri设备、超声设备、核医学设备、磁共振成像、视频内镜设备或数字化摄影设备采集患者的医学影像数据；
14、步骤二、噪声去除；
15、通过平滑滤波、边缘保持滤波和小波变换对采集到的医学影像数据进行噪声去除处理；
16、步骤三、数据标准化；
17、通过数字成像和通信医疗标准对医学影像数据进行格式标准化处理；
18、步骤四、图像增强；
19、通过对比度调整、直方图均衡化、滤波器和锐化的方式对医学影像数据进行图像增强处理；
20、步骤五、特征提取；
21、通过边缘检测、纹理分析、形态学处理和特征描述子提取方法从医学影像数据中提取特征信息；
22、步骤六、图像分割；
23、通过阈值分割、区域生长、边缘检测和基于模型的分割方法将医学影像数据划分为不同的区域或对象；
24、步骤七、病灶检测；
25、通过区域卷积神经网络在医学影像中自动检测和定位异常病灶位置和范围；
26、步骤八、特征量化和分析；
27、通过统计分析和数学建模方法对提取到的医学影像数据特征进行量化和分析，以提供病灶大小、病灶数量以及病灶位置和范围指标和评估结果。
28、作为本专利技术进一步的技术方案，所述基于区块链的分布式文件存储系统包括区块链模块、文件传输模块、搜索引擎模块和数据备份和恢复模块；所述区块链模块通过去中心化的分布式数据库存储数据，并通过加密算法、共识机制和智能合约确保数据的完整性和安全性；所述文件传输模块通过点对点文件传输协议实现数据的快速传输和共享；所述搜索引擎模块通过索引管理单元和查询解析单元实现数据的索引和检索功能；所述索引管理单元通过哈希函数和倒排索引方法对医学影像数据进行索引；所述查询解析单元通过关键词匹配和语义分析方法解析并执行用户的查询请求；所述数据备份和恢复模块通过数据备份单元和数据恢复单元实现数据的备份和恢复功能；所述数据备份单元通过分布式备份方法将医学影像数据备份到多个节点上；所述数据恢复单元通过数据同步和重建方法实现数据的恢复和完整性修复。
29、作为本专利技术进一步的技术方案，所述同态加密模型包括数据安全模块、数据共享模块和数据处理模块；所述数据安全模块包括加密单元和解密单元；所述加密单元通过半同态加密系统paillier对医学影像数据进行加密；所述解密单元通过私钥对加密的数据进行解密；所述数据共享模块包括分享单元和访问控制单元；所述分享单元通过全同态加密框架实现多个参与方共同使用数据进行分析和合作；所述访问控制单元通过访问策略控制数据的访问权限；所述数据处理模块包括同态计算单元和结果提取单元；所述同态计算单元通过态加密协议bgnw实现在加密状态下对数据进行计算和处理；所述结果提取单元通过统计分析和机器学习方法从同态计算结果中提取所需信息或分析结果。
30、作为本专利技术进一步的技术方案，所述语义网络系统包括数据标准化模块、数据互操作性模块和语义网络构建模块；所述数据标准化模块包括数据规范单元和词汇表管理单元；所述数据规范单元通过数字成像和通信医学dicom标准对医学影像数据进行规范化处理；所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述图像处理方法在医学影像数据分析管理系统中的工作原理步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述基于区块链的分布式文件存储系统包括区块链模块、文件传输模块、搜索引擎模块和数据备份和恢复模块；所述区块链模块通过去中心化的分布式数据库存储数据，并通过加密算法、共识机制和智能合约确保数据的完整性和安全性；所述文件传输模块通过点对点文件传输协议实现数据的快速传输和共享；所述搜索引擎模块通过索引管理单元和查询解析单元实现数据的索引和检索功能；所述索引管理单元通过哈希函数和倒排索引方法对医学影像数据进行索引；所述查询解析单元通过关键词匹配和语义分析方法解析并执行用户的查询请求；所述数据备份和恢复模块通过数据备份单元和数据恢复单元实现数据的备份和恢复功能；所述数据备份单元通过分布式备份方法将医学影像数据备份到多个节点上；所述数据恢复单元通过数据同步和重建方法实现数据的恢复和完整性修复。
4.根据
5.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述语义网络系统包括数据标准化模块、数据互操作性模块和语义网络构建模块；所述数据标准化模块包括数据规范单元和词汇 表管理单元；所述数据规范单元通过数字成像和通信医学DICOM标准对医学影像数据进行规范化处理；所述词汇表管理单元通过医学主题词MeSH和统一医学语言系统UMLS建立数据标准化词汇表，以支持数据交换和共享；所述数据互操作性模块包括数据转换单元和接口管理单元；所述数据转换单元通过可扩展标记语言XML实现跨平台、跨机构的数据交换和共享；所述接口管理单元通过表述性状态转移方法实现不同系统和平台之间的数据互操作性；所述语义网络构建模块包括本体管理单元和语义推理单元；所述本体管理单元通过本体编辑器和本体推理器描述医学影像数据的概念和关系，以建立语义网络；所述语义推理单元通过语义推理器和语义推理引擎对语义网络中的医学影像数据进行逻辑推理。
6.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述基于卷积神经网络的医学影像分析算法通过基于卷积神经网络的特征提取函数从医学影像数据中提取特征信息；所述基于卷积神经网络的特征提取函数的公式表达式为：
7.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述基于深度学习的医学诊断算法通过基于知识图谱的特征提取函数从医学影像数据中提取有意义的特征，并通过图卷积神经网络进行特征提取和信息传递；所述基于知识图谱的特征提取函数的公式表达式为：
8.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述数据采集模块通过数据质量控制模块监测并修复数据错误和缺失；所述数据质量控制模块包括数据清洗子模块、数据质量评估子模块、异常数据处理子模块和数据可视化子模块；所述数据清洗子模块包括数据预处理单元、异常数据检测单元和数据纠错单元；所述数据预处理单元通过滤波器和小波变换方法对原始医学影像数据进行预处理；所述异常数据检测单元通过基于统计分布的离群点检测和统计学方法识别和检测数据中的异常值和异常样本；所述数据纠错单元通过线性插值和多项式拟合方法修复或删除错误或缺失的数据；所述数据质量评估子模块包括数据完整性评估单元、数据一致性评估单元和数据准确性评估单元；所述数据完整性评估单元通过数据记录数量比较和缺失值统计的方式检查数据完整性；所述数据一致性评估单元通过一致性规则和数据关联方法检验数据一致性；所述数据准确性评估单元通过参考标准和专家知识验证数据准确性和真实性；所述异常数据处理子模块通过规则引擎和插值方法对异常数据进行标记和处理；所述数据可视化子模块通过描述统计和聚类分析方法对数据进行统计学分析和计算；并通过图表库、图像处理方法和可视化工具将数据进...
【技术特征摘要】
1.一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述图像处理方法在医学影像数据分析管理系统中的工作原理步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述基于区块链的分布式文件存储系统包括区块链模块、文件传输模块、搜索引擎模块和数据备份和恢复模块；所述区块链模块通过去中心化的分布式数据库存储数据，并通过加密算法、共识机制和智能合约确保数据的完整性和安全性；所述文件传输模块通过点对点文件传输协议实现数据的快速传输和共享；所述搜索引擎模块通过索引管理单元和查询解析单元实现数据的索引和检索功能；所述索引管理单元通过哈希函数和倒排索引方法对医学影像数据进行索引；所述查询解析单元通过关键词匹配和语义分析方法解析并执行用户的查询请求；所述数据备份和恢复模块通过数据备份单元和数据恢复单元实现数据的备份和恢复功能；所述数据备份单元通过分布式备份方法将医学影像数据备份到多个节点上；所述数据恢复单元通过数据同步和重建方法实现数据的恢复和完整性修复。
4.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述同态加密模型包括数据安全模块、数据共享模块和数据处理模块；所述数据安全模块包括加密单元和解密单元；所述加密单元通过半同态加密系统paillier对医学影像数据进行加密；所述解密单元通过私钥对加密的数据进行解密；所述数据共享模块包括分享单元和访问控制单元；所述分享单元通过全同态加密框架实现多个参与方共同使用数据进行分析和合作；所述访问控制单元通过访问策略控制数据的访问权限；所述数据处理模块包括同态计算单元和结果提取单元；所述同态计算单元通过态加密协议bgnw实现在加密状态下对数据进行计算和处理；所述结果提取单元通过统计分析和机器学习方法从同态计算结果中提取所需信息或分析结果。
5.根据权利要求1所述的一种医学影像数据分析管理系统，其特征在于：所述语义网络系统包括数据标准化模块、数据互操作性模块和语义网络构建模块；所述数据标准化模块包括数据规范单元和词汇 表管理单元；所述数据规范单元通过数字成像和通信医学dicom标准对医学影像数据进行规范化处理；所述词汇表管理单元通过医学主题词mesh和统一医学语言系统umls建立数据标准化...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭劲宏，邹媛媛，李小松，
申请(专利权)人：重庆医科大学绍兴柯桥医学检验技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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