[發明專利]一種醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法

有效

• 申請號: 202011115478.0
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112350999B
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 李理;劉巍峰;吳洪波
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 王松

本發明涉及一種醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法，屬于醫學影像分析、數據封裝及數據傳輸技術領域。所依托系統除了包括研究中心以及研究成員；還包括三碼授權確認模塊、高通量數據傳輸模塊及動態數據封裝模塊；三碼授權確認模塊生成傳輸標識碼集，動態數據封裝模塊將醫學影像分析數據集，輸出給研究中心和三碼授權確認模塊；三碼授權確認模塊將傳輸標識碼集，輸出給研究中心和研究成員；研究中心將醫學影像分析數據集，通過高通量數據傳輸模塊，輸出給研究成員。所述方法能使研究成員獲取到醫學影像數據和醫學征象描述數據，為醫學影像分析算法研究提供了基礎保障條件，使不同醫學機構間開展協同研究。

技術領域

本發明涉及一種醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法，屬于醫學影像分析、數據封裝以及數據傳輸技術領域。

背景技術

醫學影像分析算法是對醫學影像進行定量分析的計算機算法，可發現并檢出病變部位，幫助放射科醫生提高病灶檢出率，具有計算速度快，可重復性好的特點，可幫助醫生把關，極大地減輕醫生的工作強度。

由于不同組織器官、不同病癥都有自己獨特病理特征，且CT、MR、CR、DR等不同醫學影像專業檢查設備都有自己獨特影像特征，從而對醫學影像分析算法的通用性造成限制，不同病癥需要研究相應的醫學影像分析算法。

基于神經網絡的深度學習算法已經成為醫學影像分析的重要方法，訓練這類醫學影像分析算法的前提條件之一是需要建立體量達到足夠規模的數據集。

由于組成醫學影像分析數據集的醫學影像數據和醫學征象描述數據分散在不同醫學機構內部，難以針對不同病癥建立醫學機構之間同步共享的醫學影像分析數據集，一是難以解決數據匯聚傳輸過程中敏感的患者隱私信息保護問題，二是難以對具有復雜映射關系，且同時包含了結構化數據、非結構化數據、半結構化數據的醫學影像數據和醫學征象描述數據，解決復雜數據結構的封裝管理問題，三是所封裝的醫學影像數據分辨率要求較高，數據量較大，且醫學影像數據要實時更新，數據體量在不斷增長，難以解決數據傳輸緩慢，更新遲滯問題。

本發明致力于提出一種醫學影像分析數據集封裝管理、安全共享和高通量傳輸的方法，便于在不同醫學機構之間開展協同研究。

發明內容

本發明的目的是克服當前醫學影像分析數據集難于同步共享的技術現狀，提出一種醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法，能封裝管理復雜數據結構，在信任網和非信任網之間對敏感數據進行安全授權共享，可提升大體量數據傳輸性能，便于同領域醫學影像分析算法研究者在不同醫學機構之間開展協同研究。

為了實現上述目的，采用如下技術方案。

所述醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法，所依托系統的用戶包括研究中心和研究成員，二者都是研究醫學影像分析算法的醫學機構，其中，對醫學影像分析數據集進行授權共享的發起者稱為研究中心，參與者稱為研究成員；

其中，研究中心和研究成員，二者都有內網和公網這兩個安全級別不同的網絡，二者的內網和公網之間都有字節流網閘；

其中，內網即信任網，公網即非信任網；

所述醫學影像分析數據集的封裝傳輸方法依托的系統除了包括研究中心以及研究成員；還包括三碼授權確認模塊、高通量數據傳輸模塊及動態數據封裝模塊；

三碼授權確認模塊生成傳輸標識碼集，該傳輸標識碼集包括特征碼、授權碼以及驗證碼這三類碼；

動態數據封裝模塊生成醫學影像分析數據集，該醫學影像分析數據集包含原生影像數據、醫學征象描述數據、屬性數據以及算法解析數據；

其中，原生影像數據是按DICOM標準分級記錄不同病種、不同模態的時空序列影像，包括圖像數據和序列數據，DICOM標準即Digital Imaging and Communications inMedicine，醫學數字成像和通信標準；