[发明专利]一种基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法

权利要求书

1.一种基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法，其特征在于，所述基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法包括：

步骤一，影像的采集，图像的分割和重组，特征数据的提取和量化；医学影像设备采集手术室中用户的医学影像，将医学影像发送给工作站的应用程序，应用程序接收医学影像设备采集的用户的医学影像，完成图像中数据元素的标准化、结构化，实现图像的分割和重组，提取特征数据并量化；

步骤二，建立医学影像数据库并共享数据；将提取的特征数据和对应的用户医学影像存储至对应的医学影像数据库中，后期人工增补医学影像的标志信息并存入所述医学影像数据库，完成数据库的更新与数据共享；

步骤三，医学影像设备采集手术室中用户的医学影像，自动或半自动诊断交叉增强标识提取待匹配的医学影像文件信息，识别得到特征数据和量化信息；

步骤四，根据得到的特征数据和量化信息，与医学影像数据库中已有的影像进行搜索匹配。

2.如权利要求1所述的基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：

第一步，医学影像设备采集手术室中用户的医学影像；

第二步，从医学影像数据库中读取与待匹配医学影像相关的病人信息；

第三步，从待匹配的医学影像中提取DICOM文件头内的所有信息；

第四步，分析提取出的DICOM文件头信息，对待匹配医学影像进行案例或系列层次标识；

第五步，基于案例或系列层次标识，对待匹配医学影像进行预处理；

第六步，分析提取出的DICOM文件头信息，对待匹配医学影像进行影像层次标识和预处理；

第七步，对经过预处理的待匹配医学影像进行医学影像特征的提取。

3.如权利要求1所述的基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法，其特征在于，步骤四，根据得到的特征数据和量化信息，与医学影像数据库中已有的影像进行搜索匹配，具体包括：

第一步，医学影像云服务器生成随机数序列矩阵R，R＝{Rmn}，(1≤m≤N)，(1≤n≤N)；医学影像云服务器根据R计算散列Hash矩阵H、并将H发送至医学影像数据库；医学影像云服务器将R以行为单位将m×n个随机数随机分配给M个手术室中用户，手术室中用户SUj获得的随机数序列集合记Rj(1≤j≤M)，转到第二步；

第二步，SUj通过控制信道向所在的区域Cj中的工作站BSj，发送加密的信道申请信息EBSj(Rj1，t)，t为时间。

4.如权利要求3所述的基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法，其特征在于，BSj收集t时刻收到的所有EBSj、并将收到的序列串解密，得到一系列次级用户信息R次；BSj为每个R次均打上标签后重新加密，每个R次的标签和对应的随机数信息形成加密信息；BSj将每个R次的加密信息发送至医学影像数据库。

5.如权利要求4所述的基于大数据的医学影像系统的匹配处理方法，其特征在于，医学影像数据库对加密信息中的随机数进行解密后，进行Hash计算得到随机数的Hash值，随机数的Hash值与H的Hash值匹配后，对应标签的用户通过验证；医学影像数据库将通过验证的标签和Cj中的可用频谱信息加密形成可用信道信息后，发送至BSj，医学影像数据库删除H中匹配过的Hash值；

BSj根据可用信道信息为通过验证的手术室中用户分配信道；

BSj在医学影像数据库中注册信道使用信息；

医学影像云服务器计算Hash矩阵H的公式为：

第三步中的BSj为每个R次均打上标签后重新加密，每个R次的标签和对应的随机数信息形成加密信息，具体包括以下步骤：BSj选择标签tagj1对随机数打上标签，加密信息为

当存在手术室中用户Hash序列使用完毕，或新用户的增加，需要向医学影像云服务器重新申请Hash序列串时，医学影像云服务器更新Hash矩阵并发送至医学影像数据库。