對(duì)每個(gè)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行標(biāo)記的過(guò)程包括：文字標(biāo)記和圖像數(shù)據(jù)標(biāo)記。
[0063] 參見(jiàn)圖4,本申請(qǐng)中醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)共享模塊12,包括： 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征子模塊121，其接收來(lái)自醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊11的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并對(duì)接 收到的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，將提取到的特征數(shù)據(jù)作為該醫(yī)學(xué)影像圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)簽 進(jìn)行標(biāo)記。
[0064] 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊122,用于存儲(chǔ)標(biāo)記后的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。
[0065] 各個(gè)醫(yī)療組織發(fā)送來(lái)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，有時(shí)不僅僅是圖像數(shù)據(jù)，也可能帶有醫(yī)生 的診斷和影像科醫(yī)生的描述信息，而影像描述信息和診斷信息大多是以文字信息的形式； 而圖像影像數(shù)據(jù)的詳細(xì)特征信息則必然是包含在圖像數(shù)據(jù)中的。為了便于存儲(chǔ)管理和特征 提取，可以事先定義好各醫(yī)療組織發(fā)送來(lái)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)需要遵守的格式，如：文字描述包 含的內(nèi)容和格式，以及圖像數(shù)據(jù)的像素、大小和類型等。
[0066] 因此，如圖5所示，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征子模塊121中可以包含：文字特征提取子模 塊1211和圖像特征提取子模塊1212。
[0067] 文字特征提取子模塊1211，可以從醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中帶有的文字信息中提取文字特 征。
[0068] 例如，對(duì)于一張 X光片的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中可以包含文字描述信息，如：器官名 稱-肺部、圖像描述信息-紋理增加、醫(yī)生診斷信息-肺炎。從上述信息中，可以提取到該 條醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)記錄的文字特征為：肺部、紋理、肺炎。當(dāng)然，上述文字描述關(guān)鍵字特征提取 方式有很多方式，上述方式僅用于示例，而不用于限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在公知范圍內(nèi) 進(jìn)行替換。
[0069] 圖像特征提取子模塊1212,可以從醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中帶有的圖像數(shù)據(jù)中提取圖像特 征。
[0070] 圖像特征提取子模塊1212包含：分割子模塊，將影像數(shù)據(jù)中的圖像分為若干個(gè)子 塊；特征提取和向量生成子模塊，提取各個(gè)圖像子塊的灰度和紋理特征，組成向量后；聚類 與形狀特征提取子模塊，利用K均值方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)聚類，從而把圖像分割成幾個(gè)區(qū)域，然后 提取區(qū)域的形狀特征；特征向量生成子模塊，將得到的聚類中心向量和形狀特征向量合并 成為表達(dá)各個(gè)圖像區(qū)域的特征向量。
[0071] 首先對(duì)接收到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割，本申請(qǐng)先將圖像劃分成子塊，然后對(duì)子 塊提取其特征。子塊尺寸的選取取決于既能保持紋理有效性又保證可接收的計(jì)算時(shí)間。子 塊尺寸越小，則保持的紋理信息就越精細(xì)，但是相應(yīng)增加了計(jì)算時(shí)間；反之，子塊尺寸越大， 可以減少計(jì)算時(shí)間，但是可能會(huì)丟失一定的紋理信息并導(dǎo)致圖像分割效果較差。例如：選取 的子塊包含4X4個(gè)像素，如果圖像尺寸為256X256,那么每個(gè)圖像就會(huì)有4096個(gè)特征向 量，每個(gè)特征向量fi，由4個(gè)特征組成，即：Ae R4，l蘭i蘭4096，R表示被分割的圖像。第 一個(gè)特征是子塊的平均灰度，其他三個(gè)特征是小波變換的高頻子帶能量。
[0072] 為了得到三個(gè)小波矩，圖像子塊要首先進(jìn)行Daubechies-4小波變換。每經(jīng)過(guò)一級(jí) 小波變換后，一個(gè)4X4子塊被分解為四個(gè)頻帶：LL、LH、HL和HH。每個(gè)頻帶包含2X2個(gè)系 數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以選用現(xiàn)有的頻帶特征計(jì)算方法計(jì)算得到四個(gè)頻帶的特征，再次不 再贅述。使用小波高頻子帶特征的目的在于他們可以反映圖像的紋理特性。小波各個(gè)頻帶 上的系數(shù)矩是能夠有效表達(dá)圖像紋理的。由于不同的頻帶系數(shù)表現(xiàn)出紋理在不同方向上的 變化程度。例如：HL頻帶反映了水平方向上的活動(dòng)。如果圖像中帶有垂直條紋，則HL頻帶 上就反映出高能量，而LH頻帶上體現(xiàn)為低能量。
[0073] 將這些特征向量作為訓(xùn)練集，利用K均值算法進(jìn)行聚類，每一類對(duì)應(yīng)于一個(gè)圖像 分割區(qū)域，即對(duì)于一副圖像由一個(gè)特征向量集F={ R4, 1蘭i蘭4096}，F(xiàn)被劃分成C組 IF1,……，F(xiàn)J，分別對(duì)應(yīng)于分割圖像的C個(gè)區(qū)域（R1,……，RJ。由于聚類是在特征空間中 進(jìn)行的，因此每個(gè)類中的子塊無(wú)須形成圖像中連接的區(qū)域。K均值算法可以根據(jù)是否滿足設(shè) 定的循環(huán)終止條件來(lái)自適應(yīng)調(diào)整聚類的數(shù)目C。
[0074] 圖像分割后，對(duì)分割區(qū)域提取三個(gè)額外特征用以描述每個(gè)區(qū)域的形狀特性，它們 可以是1至3階的歸一化慣量。對(duì)于一個(gè)圖像平面內(nèi)區(qū)域R i, r階歸一化慣量是一個(gè)有限 集合，其計(jì)算方式可以為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種醫(yī)療合作系統(tǒng)，其中包含醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)共享模塊，其中 醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊，基于角色訪問(wèn)控制模型建模，其中包含若干醫(yī)院子模塊，每個(gè)醫(yī)院子模 塊對(duì)應(yīng)于現(xiàn)實(shí)中的一家醫(yī)院，所述醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊中的第一醫(yī)院子模塊的用戶可向所述醫(yī)療 機(jī)構(gòu)模塊中的第二醫(yī)院子模塊發(fā)出請(qǐng)求，所述請(qǐng)求得到所述第二醫(yī)院子模塊允許后，所述 第一醫(yī)院子模塊的用戶可預(yù)約使用第二醫(yī)院子模塊中的設(shè)備檢查； 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)共享模塊，其接收并存儲(chǔ)來(lái)自醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊發(fā)送來(lái)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并 供所述醫(yī)療結(jié)構(gòu)模塊中的各個(gè)醫(yī)院子模塊查詢。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述訪問(wèn)控制模型是支持請(qǐng)求授權(quán)的角 色的訪問(wèn)控制模型，包括角色集和權(quán)限集；其中： 角色集中包含一個(gè)或者多個(gè)角色； 權(quán)限集中包含一個(gè)或者多個(gè)不同的權(quán)限； 各個(gè)角色分別對(duì)應(yīng)于與一個(gè)或者多個(gè)權(quán)限； 將所述醫(yī)療機(jī)構(gòu)中的各個(gè)用戶分別與一個(gè)或者多個(gè)角色關(guān)聯(lián)； 所述角色集由通用角色集和授權(quán)角色集共同組成，通用角色集有角色層次，而授權(quán)角 色集沒(méi)有角色層次，通過(guò)權(quán)限-角色配置，通用角色用戶獲得了通用角色擁有的權(quán)限，某些 通用角色用戶可通過(guò)配置使得其擁有創(chuàng)建授權(quán)角色的權(quán)限，可以通過(guò)授予權(quán)限將通過(guò)角色 的權(quán)限指派給授權(quán)角色。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)共享模塊包括： 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征提取子模塊，用于提取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中帶有的特征并根據(jù)所述特征 對(duì)所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記； 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊，存儲(chǔ)標(biāo)記后的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并供醫(yī)療組織模塊查詢。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征提取子模塊包括 文字特征提取子模塊和圖像特征提取子模塊，所述文字特征提取子模塊用于從醫(yī)學(xué)影像數(shù) 據(jù)中帶有的文字信息中提取文字特征，所述圖像特征提取子模塊用于提取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中 圖像信息中的圖像特征。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像特征提取子模塊包含：分割子模 塊，將影像數(shù)據(jù)中的圖像分為若干個(gè)子塊；特征提取和向量生成子模塊，提取各個(gè)圖像子塊 的灰度和紋理特征，組成向量后；聚類與形狀特征提取子模塊，利用K均值方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)聚 類，從而把圖像分割成幾個(gè)區(qū)域，然后提取區(qū)域的形狀特征；特征向量生成子模塊，將得到 的聚類中心向量和形狀特征向量合并成為表達(dá)各個(gè)圖像區(qū)域的特征向量。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中的圖像尺寸為 256X256 ； 所述分割子模塊，將影像數(shù)據(jù)中的圖像分為包含4X4個(gè)像素的若干子塊； 所述特征提取和向量生成子模塊，得到所述圖像的4096個(gè)特征向量，每個(gè)特征向量由 4個(gè)特征組成，第一個(gè)特征是子塊的平均灰度，其他三個(gè)特征是小波變換的高頻子帶能量； 所述聚類與形狀特征提取子模塊，將所述4096個(gè)特征向量作為訓(xùn)練集，利用K均值 算法進(jìn)行聚類，每一類對(duì)應(yīng)于一個(gè)圖像分割區(qū)域，對(duì)于一副圖像由一個(gè)特征向量集F={ R4, 1蘭i蘭4096}，F(xiàn)被戈Ij分成C組的，……，F(xiàn)j，分別對(duì)應(yīng)于分割圖像的C個(gè)區(qū)域 IRi， ，Rj ; 所述特征向量生成子模塊，在圖像分割后，對(duì)分割區(qū)域提取三個(gè)額外特征用以描述每 個(gè)區(qū)域的形狀特性，所述三個(gè)額外特征是1至3階的歸一化慣量，對(duì)于一個(gè)圖像平面內(nèi)區(qū)域 Ri, r階歸一化慣量是一個(gè)有限集合，其計(jì)算方式可以為：
其中，（X，Y)圖像區(qū)域氏中的一點(diǎn)坐標(biāo)，（尤，7)為Ri的質(zhì)心，V(Ri)是Ri的體積，對(duì)二 維圖像來(lái)說(shuō)V(Ri)是區(qū)域面積；通過(guò)對(duì)單位球的計(jì)算得到最小歸一化質(zhì)心，把單位球的第r 階歸一化慣量幾位U其計(jì)算方式為：
這樣圖像的區(qū)域特征匕（I = j = C)分別由表達(dá)區(qū)域灰度、紋理的聚類中心向量和表 達(dá)區(qū)域形狀的慣量向量組成。
【專利摘要】本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N醫(yī)療合作系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊，其基于支持請(qǐng)求授權(quán)的角色的訪問(wèn)控制模型進(jìn)行建模，醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊中可以包含若干醫(yī)院子模塊，每個(gè)醫(yī)院子模塊對(duì)應(yīng)于現(xiàn)實(shí)中的一家醫(yī)院，一個(gè)醫(yī)院子模塊可向另一醫(yī)院子模塊發(fā)出資源使用請(qǐng)求；醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)共享模塊，其中包括醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征提取子模塊和醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊，所述醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)特征提取子模塊，其接收來(lái)自醫(yī)療機(jī)構(gòu)模塊發(fā)送來(lái)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并對(duì)每個(gè)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行特征提取并進(jìn)行標(biāo)記，并將標(biāo)記過(guò)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)記錄發(fā)送至醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊。
【IPC分類】G06Q50-22, G06K9-46, H04L29-08
【公開(kāi)號(hào)】CN104657928
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510078063
【發(fā)明人】張曉 , 孫興華, 楊晶晶
【申請(qǐng)人】張曉
【公開(kāi)日】2015年5月27日
【申請(qǐng)日】2015年2月14日