[发明专利]医疗影像安全多阶段脱敏方法及系统在审

专利信息
申请号: 201911372027.2 申请日: 2019-12-27
公开(公告)号: CN113051600A 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 苏之道;陈瑜;付文明;惠友东 申请(专利权)人: 无锡祥生医疗科技股份有限公司
主分类号: G06F21/62 分类号: G06F21/62;G16H30/20;G06K9/62
代理公司: 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 代理人: 曹祖良
地址: 214028 江苏省无锡市新吴区新*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 医疗 影像 安全 阶段 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取影像文件;

提取所述影像文件中敏感区域的特征,形成所述敏感区域的特征数据;

通过监督学习算法的生成模型,计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率;

选择最大概率的敏感信息类别,作为所述特征数据的敏感信息类别;

至少基于用户的类型,获得对应的脱敏模型,根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域进行脱敏处理。

2.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,

所述影像文件中敏感区域,包括;所述影像文件中敏感像素区域和敏感文本区域的特征;

所述敏感像素区域中敏感信息的类别,包括:影像敏感信息;

所述敏感文本区域中敏感信息的类别,包括:文本敏感信息。

3.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,

所述影像敏感信息包括:超声机器型号信息和超声机器品牌信息;

所述文本敏感信息包括:病患个人信息、诊断信息、研究信息和标注信息。

4.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域进行脱敏处理,包括:

当确定所述敏感信息类别属于影像敏感信息时;

根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理;

更改所述敏感像素区域中各个像素的像素值。

5.如权利要求2所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述根据脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域进行脱敏处理,包括:

当确定所述敏感信息类别属于文本敏感信息时;

根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域经过脱敏算法进行脱敏处理;

加密所述敏感文本区域中出现的文字数据。

6.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述通过监督学习算法的生成模型,计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率,包括:

预先训练朴素贝叶斯分类器;

根据所述朴素贝叶斯分类器,计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率。

7.如权利要求6所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述预先训练朴素贝叶斯分类器,包括:

提供海量的影像文件;

提取所述影像文件中敏感区域的特征形成训练集;

基于训练集,分别计算出各类敏感信息出现的先验概率P(yn);

计算出训练集中,出现各类敏感信息的敏感区域的概率P(x丨yn);

计算出训练集中,出现敏感区域的概率P(x);

根据朴素贝叶斯推断,预估出敏感区域中出现各类敏感信息的后验概率F(yn丨x),

8.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,判断是否对所述敏感区域进行脱敏处理,之后包括:

将脱敏后的影像文件按照DICOM文件转换算法转换成脱敏DICOM格式的影像文件。

9.如权利要求1所述的医疗影像安全多阶段脱敏方法,其特征在于,所述用户类型至少包括算法工程师、医生或患者。

10.一种医疗影像安全多阶段脱敏系统,其特征在于,包括:

获取模块,所述获取模块用于获取影像文件;

特征提取模块,所述特征提取模块用于提取所述影像文件中敏感区域的特征,形成所述敏感区域的特征数据;

脱敏分类模块,所述脱敏分类模块用于通过监督学习算法的生成模型,计算所述特征数据的类别属于各个敏感信息类别的概率;选择最大概率的敏感信息类别,作为所述特征数据的敏感信息类别;

脱敏模块,所述脱敏模块用于基于用户的类型,获得对应的脱敏模型,根据所述对应的脱敏模型和所述特征数据的敏感信息类别,对所述敏感区域进行脱敏处理。

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