[發(fā)明專(zhuān)利]醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010917032.3
• 申請(qǐng)日: 2020-09-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112017763B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-02-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 顧秋楊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳平安智慧醫(yī)健科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G16H30/20
• 分類(lèi)號(hào): G16H30/20;G06F16/27;H04L67/06;H04L67/1097;H04N19/85
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44334
• 代理人: 習(xí)冬梅;劉麗華

1.一種醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法包括：

響應(yīng)于醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令，根據(jù)所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令確定待傳輸數(shù)據(jù)；

讀取所述待傳輸數(shù)據(jù)中的屬性信息，并根據(jù)所述屬性信息過(guò)濾所述待傳輸數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)，包括：根據(jù)所述屬性信息從所述待傳輸數(shù)據(jù)中獲取DICOM格式的數(shù)據(jù)作為第一數(shù)據(jù)；讀取所述第一數(shù)據(jù)的tag信息；從所述tag信息中識(shí)別目標(biāo)標(biāo)識(shí)；將所述第一數(shù)據(jù)中與所述目標(biāo)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)確定為第二數(shù)據(jù)；從所述第一數(shù)據(jù)中刪除所述第二數(shù)據(jù)，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)，其中，所述第一數(shù)據(jù)為DICOM格式的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)為所述第一數(shù)據(jù)中不能用于人工智能分析的數(shù)據(jù)；

采用預(yù)先訓(xùn)練的分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的至少一個(gè)類(lèi)型，其中，所述分類(lèi)模型為基于差分特征訓(xùn)練的隨機(jī)蕨分類(lèi)器；

根據(jù)所述至少一個(gè)類(lèi)型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，得到至少一個(gè)子文件；

對(duì)所述至少一個(gè)子文件中的每個(gè)子文件進(jìn)行分片處理，得到每個(gè)子文件的多個(gè)分片數(shù)據(jù)；

采用基于區(qū)塊鏈的分布式存儲(chǔ)技術(shù)生成每個(gè)子文件的區(qū)塊信息；

將每個(gè)子文件的多個(gè)分片數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的每個(gè)子文件的區(qū)塊信息分片上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)。

2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述根據(jù)所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令確定待傳輸數(shù)據(jù)包括：

解析所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令的方法體，得到所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令所攜帶的信息；

獲取預(yù)設(shè)標(biāo)簽；

將所述預(yù)設(shè)標(biāo)簽與所述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸指令所攜帶的信息進(jìn)行匹配，并將匹配的信息確定為目標(biāo)文件路徑；

鏈接至所述目標(biāo)文件路徑對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文件夾，并將所述目標(biāo)文件夾中所包含的數(shù)據(jù)確定為所述待傳輸數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述采用預(yù)先訓(xùn)練的分類(lèi)模型對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，得到所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的至少一個(gè)類(lèi)型包括：

提取每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)的差分特征；

將每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)的差分特征輸入至所述分類(lèi)模型中，輸出每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)屬于的各個(gè)類(lèi)型的概率；

從每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)屬于的各個(gè)類(lèi)型中篩選出概率最大的類(lèi)型作為每個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)的類(lèi)型；

整合篩選出的所有類(lèi)型作為所述目標(biāo)數(shù)據(jù)的至少一個(gè)類(lèi)型。

4.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)檢測(cè)到有子文件上傳失敗時(shí)，獲取上傳失敗的子文件中的數(shù)據(jù)作為第三數(shù)據(jù)；

記錄所述第三數(shù)據(jù)的已上傳狀態(tài)；

計(jì)算所述第三數(shù)據(jù)的哈希值；

創(chuàng)建臨時(shí)文件夾，基于所述第三數(shù)據(jù)的哈希值將所述第三數(shù)據(jù)及所述第三數(shù)據(jù)的已上傳狀態(tài)存儲(chǔ)至所述臨時(shí)文件夾。

5.如權(quán)利要求4所述的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)接收到對(duì)所述第三數(shù)據(jù)的續(xù)傳指令時(shí)，根據(jù)所述第三數(shù)據(jù)的哈希值從所述臨時(shí)文件夾中調(diào)取所述第三數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第三數(shù)據(jù)的已上傳狀態(tài)確定待續(xù)傳的首個(gè)分片數(shù)據(jù)；

從所述首個(gè)分片數(shù)據(jù)開(kāi)始上傳所述第三數(shù)據(jù)；

當(dāng)檢測(cè)到所述第三數(shù)據(jù)上傳完成后，確定所述第三數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的子文件；

整合所述子文件對(duì)應(yīng)的所有分片數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)傳輸方法，其特征在于，在將每個(gè)子文件的多個(gè)分片數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的每個(gè)子文件的區(qū)塊信息分片上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)后，所述方法還包括：

當(dāng)接收到分析指令時(shí)，確定待分析數(shù)據(jù)；

從所述區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)上獲取所述待分析數(shù)據(jù)；

將所述待分析數(shù)據(jù)輸入至指定分析模型，并獲取所述指定分析模型的輸出數(shù)據(jù)作為分析結(jié)果。