[發(fā)明專利]一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)及方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110108159.5
• 申請(qǐng)日: 2021-01-27
• 公開（公告）號(hào): CN112784766A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉小林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海橘純科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H10/60;G06F21/60
• 代理公司: 廣東有知貓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44681
• 代理人: 胡強(qiáng)

1.一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：區(qū)塊鏈模塊和智慧健康狀況管理模塊；

所述智慧健康狀況管理模塊包括數(shù)據(jù)收集單元、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元和數(shù)據(jù)傳遞單元，其中，數(shù)據(jù)收集單元用于收集患者信息并將收集到的患者信息發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元進(jìn)行儲(chǔ)存，同時(shí)，數(shù)據(jù)傳遞單元將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元儲(chǔ)存的患者信息實(shí)時(shí)發(fā)送至所述區(qū)塊鏈模塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)，其特征在于，所述患者信息包括患者的ID數(shù)據(jù)、指紋數(shù)據(jù)、臉部圖像和健康狀況數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)，其特征在于，所述智慧健康狀況管理模塊還設(shè)有加密單元和解密單元，加密單元用于對(duì)患者信息進(jìn)行加密處理，解密單元包括公匙和私匙，當(dāng)公匙與私匙匹配時(shí)才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)用。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集單元收集患者的臉部圖像時(shí)，對(duì)收集到的患者臉部圖像進(jìn)行高解像度處理，具體為：

創(chuàng)建患者臉部圖像資料集合，所述臉部圖像資料集合包含若干數(shù)量的患者臉部圖像成對(duì)資料，即高解像度患者臉部圖像和對(duì)應(yīng)的低解像度患者臉部圖像；將所述臉部圖像資料集合中的患者臉部圖像對(duì)進(jìn)行剪切，得到患者臉部圖像剪切塊；分批次將得到的患者臉部圖像剪切塊輸入到患者臉部圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，患者臉部圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又包括患者臉部圖像全局記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和患者臉部圖像局部增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即將患者臉部圖像剪切塊分別輸入到患者臉部圖像全局記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和患者臉部圖像局部增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征獲取；在患者臉部圖像全局記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用初始化卷積將低解像度患者臉部圖像剪切塊從患者臉部圖像空間轉(zhuǎn)變到患者臉部圖像特征空間，獲得原始患者臉部特征，再通過若干個(gè)密集殘差模塊提取患者臉部特征，將不同殘差模塊的輸出集中起來，通過遞歸模塊建模不同階段和空間區(qū)域之間的相互轉(zhuǎn)變關(guān)系，從原始患者臉部特征中學(xué)習(xí)得到患者臉部輪廓全局特征；在患者臉部圖像局部增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過指定尺寸的患者臉部圖像取樣器對(duì)輸入圖像進(jìn)行取樣，得到多個(gè)低解像度患者臉部圖像剪切塊，為了獲得合適的患者臉部圖像剪切塊，并保持一定的局部結(jié)構(gòu)，使用原始輸入尺寸1/k大小的患者臉部圖像取樣器對(duì)輸入圖像進(jìn)行無重復(fù)取樣，得到k個(gè)低解像度患者臉部圖像剪切塊；為了增強(qiáng)對(duì)局部特征關(guān)聯(lián)的建模，利用若干個(gè)多線路殘差處理來提取患者局部臉部特征，通過整合不同線路和階段的患者臉部圖像特征信息，學(xué)習(xí)低解像度到高解像度患者圖像局部剪切塊之間的轉(zhuǎn)變關(guān)系，得到基于患者臉部局部剪切塊的特征表達(dá)；將得到的患者臉部局部剪切塊的特征表達(dá)輸入到上取樣層，利用亞像素卷積將這些患者臉部局部剪切塊的特征表達(dá)進(jìn)行編譯重排重新排列，轉(zhuǎn)變到患者全局臉部空間，得到與原始輸入臉部解像度大小的特征轉(zhuǎn)變圖，即患者整體臉部的局部特征；利用若干個(gè)卷積對(duì)得到的患者臉部輪廓全局特征和患者整體臉部的局部特征進(jìn)行整合，并將整合后的特征輸入到上取樣層，利用亞像素卷積進(jìn)行超解像度臉部圖像的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)臉部特征的全局和局部聯(lián)合表達(dá)，并轉(zhuǎn)變到原始的患者臉部圖像空間，輸出對(duì)應(yīng)的患者殘差臉部圖像，將回歸得到的患者殘差臉部圖像與低解像度患者臉部圖像的插值數(shù)據(jù)進(jìn)行累加，輸出得到清晰患者臉部圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于區(qū)塊鏈的智慧醫(yī)療健康狀況管理系統(tǒng)，其特征在于，通過最小化輸出得到的清晰患者構(gòu)建臉部和原始高解像度患者臉部的余弦相似度，優(yōu)化提出的患者臉部圖像雙線路深度整合網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)將低解像度患者臉部圖像轉(zhuǎn)化成高解像度臉部圖像；所述優(yōu)化具體為：使用基于超分代價(jià)函數(shù)來限制網(wǎng)絡(luò)生成的清晰的患者臉部圖像盡可能逼近原始的高解像度患者臉部圖像，實(shí)現(xiàn)雙線路深度整合的患者臉部圖像構(gòu)建的優(yōu)化。