[发明专利]一种医学影像分析数据集的封装传输方法有效

专利信息
申请号: 202011115478.0 申请日: 2020-10-19
公开(公告)号: CN112350999B 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 李理;刘巍峰;吴洪波 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L29/08
代理公司: 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 代理人: 王松
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 医学影像 分析 数据 封装 传输 方法
【说明书】:

发明涉及一种医学影像分析数据集的封装传输方法,属于医学影像分析、数据封装及数据传输技术领域。所依托系统除了包括研究中心以及研究成员;还包括三码授权确认模块、高通量数据传输模块及动态数据封装模块;三码授权确认模块生成传输标识码集,动态数据封装模块将医学影像分析数据集,输出给研究中心和三码授权确认模块;三码授权确认模块将传输标识码集,输出给研究中心和研究成员;研究中心将医学影像分析数据集,通过高通量数据传输模块,输出给研究成员。所述方法能使研究成员获取到医学影像数据和医学征象描述数据,为医学影像分析算法研究提供了基础保障条件,使不同医学机构间开展协同研究。

技术领域

本发明涉及一种医学影像分析数据集的封装传输方法,属于医学影像分析、数据封装以及数据传输技术领域。

背景技术

医学影像分析算法是对医学影像进行定量分析的计算机算法,可发现并检出病变部位,帮助放射科医生提高病灶检出率,具有计算速度快,可重复性好的特点,可帮助医生把关,极大地减轻医生的工作强度。

由于不同组织器官、不同病症都有自己独特病理特征,且CT、MR、CR、DR等不同医学影像专业检查设备都有自己独特影像特征,从而对医学影像分析算法的通用性造成限制,不同病症需要研究相应的医学影像分析算法。

基于神经网络的深度学习算法已经成为医学影像分析的重要方法,训练这类医学影像分析算法的前提条件之一是需要建立体量达到足够规模的数据集。

由于组成医学影像分析数据集的医学影像数据和医学征象描述数据分散在不同医学机构内部,难以针对不同病症建立医学机构之间同步共享的医学影像分析数据集,一是难以解决数据汇聚传输过程中敏感的患者隐私信息保护问题,二是难以对具有复杂映射关系,且同时包含了结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的医学影像数据和医学征象描述数据,解决复杂数据结构的封装管理问题,三是所封装的医学影像数据分辨率要求较高,数据量较大,且医学影像数据要实时更新,数据体量在不断增长,难以解决数据传输缓慢,更新迟滞问题。

本发明致力于提出一种医学影像分析数据集封装管理、安全共享和高通量传输的方法,便于在不同医学机构之间开展协同研究。

发明内容

本发明的目的是克服当前医学影像分析数据集难于同步共享的技术现状,提出一种医学影像分析数据集的封装传输方法,能封装管理复杂数据结构,在信任网和非信任网之间对敏感数据进行安全授权共享,可提升大体量数据传输性能,便于同领域医学影像分析算法研究者在不同医学机构之间开展协同研究。

为了实现上述目的,采用如下技术方案。

所述医学影像分析数据集的封装传输方法,所依托系统的用户包括研究中心和研究成员,二者都是研究医学影像分析算法的医学机构,其中,对医学影像分析数据集进行授权共享的发起者称为研究中心,参与者称为研究成员;

其中,研究中心和研究成员,二者都有内网和公网这两个安全级别不同的网络,二者的内网和公网之间都有字节流网闸;

其中,内网即信任网,公网即非信任网;

所述医学影像分析数据集的封装传输方法依托的系统除了包括研究中心以及研究成员;还包括三码授权确认模块、高通量数据传输模块及动态数据封装模块;

三码授权确认模块生成传输标识码集,该传输标识码集包括特征码、授权码以及验证码这三类码;

动态数据封装模块生成医学影像分析数据集,该医学影像分析数据集包含原生影像数据、医学征象描述数据、属性数据以及算法解析数据;

其中,原生影像数据是按DICOM标准分级记录不同病种、不同模态的时空序列影像,包括图像数据和序列数据,DICOM标准即Digital Imaging and Communications inMedicine,医学数字成像和通信标准;

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