[发明专利]一种基于区块链的医疗管理系统及方法在审
申请号: | 202110078147.2 | 申请日: | 2021-01-20 |
公开(公告)号: | CN113506620A | 公开(公告)日: | 2021-10-15 |
发明(设计)人: | 夏凤兰 | 申请(专利权)人: | 夏凤兰 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H50/70;G06T7/00;G06T5/30;G06F21/60;G06F21/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 区块 医疗 管理 系统 方法 | ||
1.一种基于区块链的医疗管理系统,其特征在于:包括患者登记模块、患者信息获取模块、患者信息存储模块和患者信息查询模块;
所述患者登记模块,用于接收患者发送的注册信息,并根据注册信息创建患者的登陆账号和与登陆账号对应的登陆密码,并发送给患者;
所述患者信息获取模块,用于收集患者的医疗信息以及该患者的专属号码,并对该患者的医疗信息进行分析,将分析后的医疗信息及对应患者的专属号码上传到患者信息存储模块;
所述患者信息存储模块,用于将患者的注册信息、分析后的患者的医疗信息及相应患者的专属号码存储到区块链上;
所述患者信息查询模块,用于根据接收到的患者所输入的患者的专属号码,在区块链中将与该患者的专属号码所对应的患者的医疗信息调出。
2.根据权利要求1所述的一种根据权利要求1所述的一种基于区块链的医疗管理系统,其特征在于:所述注册信息包括,患者的身份证号、患者的面部图像及患者的姓名,确保患者的医疗信息与患者本人相对应。
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的医疗管理系统,其特征在于,对所述患者的面部图像进行提高解析度处理,具体如下:
利用患者的面部图像共享源网络抽取低层低解析度患者的面部图像特征,患者的面部图像共享源网络的输入为低解析度患者的面部图像,使用旋积层和低解析度患者的面部图像的特征抽取函数从输入的低解析度患者的面部图像中抽取低解析度患者的面部图像特征图;患者的面部图像共享源网络包括深层患者的面部图像特征抽取模块依次连接块;所述依次连接块包括至少一个患者的面部图像移动自适应比例残差小模块,患者的面部图像移动自适应比例残差小模块又由患者的面部图像逐点旋积、患者的面部图像参数规范化层、患者的面部图像抑制其最大值激活函数、患者的面部图像深度旋积组成;先利用患者的面部图像逐点旋积核对上一层的上层输出患者的面部图像特征图进行旋积操作,得到第一逐点旋积患者的面部图像特征图,再对第一逐点旋积患者的面部图像特征图进行参数规范化,将得到的比例向量分解为方向向量和向量模两部分,这一比例分解的方式将比例向量的距离范数进行了固定,实现了正则的效果,得到正则患者的面部图像特征图,接着利用患者的面部图像抑制其最大值激活函数对得到的正则患者的面部图像特征图进行处理,得到第一激活患者的面部图像特征图;利用患者的面部图像深度旋积核对第一激活患者的面部图像特征图进行旋积操作,得到深度患者的面部图像特征图;得到深度患者的面部图像特征图之后,再又进行参数规范化和患者的面部图像抑制其最大值激活函数处理得到第二激活患者的面部图像特征图;利用逐点旋积核对第二激活患者的面部图像特征图进行旋积操作,得到第二逐点旋积患者的面部图像特征图;得到第二逐点旋积患者的面部图像特征图之后,进行参数规范化处理;将得到的患者的面部图像特征图乘上一个对应的自适应比例的尺度函数系数与上层输出患者的面部图像特征图乘上一个对应的自适应比例的尺度函数系数相加,得到输出患者的面部图像特征图;尺度函数系数参数将在学习中自行更新;将患者的面部图像移动自适应比例残差小模块依次连接得到依次连接块;患者的面部图像共享源网络包括患者的面部图像自适应比例共享源模块,使用该模块进行非线性转化处理,其中,患者的面部图像自适应比例共享源模块是利用获得的依次连接块进行级联依次连接创建的,在低解析度患者的面部图像特征图和每一个依次连接块的输出患者的面部图像特征图之间都有一个自适应比例尺度函数系数;将低解析度患者的面部图像特征图与对应的自适应比例的尺度函数系数相乘后和依次连接块的输出患者的面部图像特征图与对应的自适应比例的尺度函数系数相乘的患者的面部图像特征图相加得到的患者的面部图像特征图即为下一个依次连接块的输入患者的面部图像特征图;患者的面部图像共享源网络进行重新创建;对模型输入的低解析度患者的面部图像使用旋积层进行处理,再利用子像素旋积层进行上采集;将抽取的低解析度患者的面部图像特征图输入患者的面部图像自适应比例共享源模块,并对患者的面部图像自适应比例共享源模块的输出使用旋积层进行运算,再利用子像素旋积层进行上采集;将两个上采集的结果叠加即得到重新创建后的超解析度患者的面部图像。
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