【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療圖像傳輸方法，更具體地說，涉及一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法及其系統。
技術介紹
1、隨著醫療技術的進步和數據存儲能力的提升，醫療影像數據的應用日益廣泛，涵蓋了從日常健康檢查到復雜病情診斷等多個方面。尤其是在放射成像、超聲、核磁共振等影像領域，生成的大數據量為醫生診斷提供了詳實的信息支持。然而，醫療圖像數據的特征是數據量大、密集度高、傳輸質量要求高，如何高效、可靠地傳輸這些大規模影像數據是現有技術中面臨的重大挑戰。
2、現有的醫療圖像傳輸方法大多直接依賴于數據壓縮和按序傳輸，缺乏對圖像中不同區域信息密度的精細化區分。通常的方法是對圖像進行整體壓縮后直接傳輸，或將圖像數據劃分為相等的片段后按序傳輸。然而，醫療圖像的不同區域往往具有顯著的密度差異，圖像中包含豐富組織信息的區域通常對診斷具有更高的價值，而其他背景區域則信息密度較低且重要性相對較低。現有技術沒有有效的手段來區別處理這些區域，導致關鍵數據傳輸的效率和順序無法保障，影響了整體傳輸效率及診斷實時性。
3、此外，現有方法在處理圖像傳輸時普遍采用靜態的傳輸順序，缺乏動態的優先級管理和調度機制。當網絡帶寬或存儲空間受到限制時，關鍵影像數據和背景數據往往沒有明確的優先級劃分，所有數據都按同樣的規則處理。這種靜態傳輸機制的最大缺陷在于無法確保關鍵數據的優先傳輸，進而可能導致醫生無法及時接收到重要的影像信息，影響診斷效果和效率。
4、在對數據傳輸質量的控制上，傳統方法也存在不足。通常的圖像壓縮傳輸技術缺乏對數據傳輸過程中的鏈路穩定性
5、綜上所述，現有的醫療圖像傳輸技術在關鍵數據優先傳輸、動態數據調度、圖像重構質量保障等方面尚有較大提升空間，難以滿足日益增長的醫療數據傳輸需求。迫切需要一種能夠識別圖像中不同區域信息密度差異、動態調整傳輸優先級和提升圖像重構質量的圖像傳輸方法。
技術實現思路
1、針對現有醫療圖像傳輸方法的不足，本專利技術提出了一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法及系統，主要解決以下技術問題：如何在醫療圖像傳輸過程中識別高密度信息區域并給予優先處理，以提高數據傳輸效率和圖像重構質量；如何通過動態調度和優化算法，適應不同的網絡傳輸條件，使得數據傳輸過程更加穩定、可靠；如何在傳輸過程中平衡數據壓縮和關鍵數據的完整性，確保圖像傳輸的準確性和實時性。
2、本專利技術提供一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，包括以下步驟：
3、從醫療設備獲取醫療圖像的數據信息值序列，將所述數據信息值序列劃分為若干等長片段，獲得所述片段序列；
4、基于所述片段序列中的每一片段，確定每一片段的分布密度梯度，所述分布密度梯度為片段內部數據信息密度的變化速率，并基于每兩個相鄰片段的分布密度梯度獲得初始關聯度矩陣；
5、對所述初始關聯度矩陣進行動態權重歸一化和偏移調節，獲得歸一化后的關聯度矩陣；
6、基于所述歸一化后的關聯度矩陣，通過多級投影聚合生成遞增權值矩陣，獲得每一對片段的遞增權值；
7、基于所述遞增權值矩陣，應用差異性自適應濾波方法獲得差異性優化矩陣；
8、基于所述差異性優化矩陣，應用冪律分布模型生成最終分配矩陣，獲得每個片段的傳輸優先級；
9、基于所述最終分配矩陣確定所述片段的傳輸順序，以實現所述醫療圖像數據的有序傳輸。
10、作為優選，所述分布密度梯度用于表征每個片段中信息值的密度變化，其中每個片段的分布密度梯度gi為片段si的密度變化速率，表示為：
11、
12、其中gi為片段si的分布密度梯度，sk表示第k個數據信息值，l表示片段的長度。
13、作為優選，所述初始關聯度矩陣中的關聯度基于相鄰片段的分布密度梯度差獲得，所述關聯度通過以下公式確定：
14、
15、其中rij為片段si和sj的初始關聯度，gi和gj分別為片段si和sj的分布密度梯度，∈為防止除零的微小常數。
16、作為優選，所述歸一化算法包括以下步驟：
17、對所述初始關聯度rij進行最大最小歸一化和偏移調節，所述歸一化后的關聯度矩陣元素n(rij)通過以下公式獲得：
18、
19、其中n(rij)為歸一化后的關聯度，min(rij)和max(rij)分別為關聯度的最小值和最大值，δ為防止除零的偏移常數，β為歸一化幅度調節權重，γ為偏移調節倍率。
20、作為優選，所述歸一化后的關聯度矩陣通過多級投影聚合生成遞增權值矩陣，所述遞增權值通過以下公式獲得：
21、
22、其中wij表示片段si和sj的遞增權值，rij為片段si和sj的關聯度，pik表示片段si與片段sk的幾何投影，ζ為調節投影權值均勻性的調節因子，η為遞增權值調節參數，n為投影迭代次數。
23、作為優選，所述差異性優化矩陣的每一元素通過以下公式獲得：
24、
25、其中fij表示濾波后的差異性優化值，wij為片段si和sj的遞增權值，λ為自適應調整系數，κ為濾波梯度調節系數，θ為差異性閾值。
26、作為優選，所述冪律分布模型應用以下公式獲得：
27、
28、其中qij表示片段si和片段sj的傳翰優先級，fij為差異性優化矩陣的元素，α為冪律分布的比例因子，ω為分布權重指數。
29、作為優選，所述分布密度梯度計算步驟、初始關聯度矩陣計算步驟、動態權重歸一化和偏移調節步驟、多級投影聚合步驟、差異性自適應濾波步驟及冪律分布模型生成最終分配矩陣步驟的數據處理流程順序形成閉環，以確保所述醫療圖像傳輸數據流的有效性和優先級控制。
30、一種基于大數據的醫療圖像傳輸系統，包括處理模塊和通信模塊，所述處理模塊用于實現所述的步驟，所述通信模塊用于在所述醫療設備與接收模塊之間傳輸所述數據信息值序列。
31、作為優選，所述通信模塊包括無線通信模塊，用于通過無線方式傳輸所述數據信息值序列，以實現數據的安全性和隱私保護。
32、專利技術具有以下有益效果：
33、本專利技術提出的基于大數據的醫療圖像傳輸方法及系統，通過一系列創新性的算法和調度機制，在傳輸效率和數據完整性方面取得了顯著提升。首先，本專利技術通過分布密度梯度計算有效識別醫療圖像中的高信息密度區域。分布密度梯度算法基于片段內部數據信息的密集度變化，能夠迅速分辨出包含關鍵診斷信息的區域，并賦予其更高的優先級，從而在數據傳輸時優先處理重要數據。這種算法有效地解決了傳統方法中圖像信息密集區域未能優先傳輸的問題，大大提高了重要數據的傳輸速度。
34、在傳輸順序管理上，本專利技術通過多級投影聚合生成遞增權值矩陣，使得各本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述分布密度梯度用于表征每個片段中信息值的密度變化，其中每個片段的分布密度梯度Gi為片段Si的密度變化速率，表示為：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述初始關聯度矩陣中的關聯度基于相鄰片段的分布密度梯度差獲得，所述關聯度通過以下公式確定：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述歸一化算法包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述歸一化后的關聯度矩陣通過多級投影聚合生成遞增權值矩陣，所述遞增權值通過以下公式獲得：
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述差異性優化矩陣的每一元素通過以下公式獲得：
7.根據權利要求6所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述冪律分布模型應用以下公式獲得：
8.根據權利
9.一種基于大數據的醫療圖像傳輸系統，其特征在于，包括處理模塊和通信模塊，所述處理模塊用于實現權利要求1-8任一所述的步驟，所述通信模塊用于在所述醫療設備與接收模塊之間傳輸所述數據信息值序列。
10.根據權利要求9所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸系統，其特征在于，所述通信模塊包括無線通信模塊，用于通過無線方式傳輸所述數據信息值序列，以實現數據的安全性和隱私保護。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述分布密度梯度用于表征每個片段中信息值的密度變化，其中每個片段的分布密度梯度gi為片段si的密度變化速率，表示為：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述初始關聯度矩陣中的關聯度基于相鄰片段的分布密度梯度差獲得，所述關聯度通過以下公式確定：
4.根據權利要求3所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述歸一化算法包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述歸一化后的關聯度矩陣通過多級投影聚合生成遞增權值矩陣，所述遞增權值通過以下公式獲得：
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的醫療圖像傳輸方法，其特征在于，所述差異性優化矩陣的每一元素通過以...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王志海，孫文菊，李萌，王榮，
申請(專利權)人：通華大數據科技煙臺有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。