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申请/专利权人：锦恒科技(大连)有限公司

摘要：本发明涉及医疗图像压缩处理技术领域，具体涉及一种医疗大数据综合管理方法。本发明首先获取包含医疗图像的医疗大数据并对医疗图像进行分类；进一步根据初始图像集内图像之间的整体灰度相似特征，将初始图像集内的医疗图像分为相似图像集；进一步根据每个相似图像集内医疗图像的局部梯度相似特征，将相似图像集内的医疗图像分为待压缩医疗图像组；最后分别将每个待压缩医疗图像组的医疗图像进行一起压缩并存储。本发明从医疗图像的获取方式、整体灰度相似特征和局部梯度相似特征三个角度评估医疗图像之间的相似性，通过将相似的医疗图像一起压缩，提升医疗图像的压缩效率，减少储存空间并便于管理，更好适应医疗大数据的压缩需求。

主权项：1.一种医疗大数据综合管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取医疗大数据；所述医疗大数据至少包含医疗图像数据；将同一仪器采集的同一身体部位的所有所述医疗图像分为一类；选择任意一类医疗图像作为初始图像集；根据灰度直方图的峰值变化特征，分析所述初始图像集内图像之间的整体灰度相似特征，将所述初始图像集内的所述医疗图像分为相似图像集；在每个所述相似图像集中，将所述医疗图像中像素点以灰度梯度图像中的梯度值排列顺序，根据所述医疗图像之间相同顺序的像素点对应的预设局部邻域内像素点分布的相似特征，将相似图像集内的所述医疗图像分为待压缩医疗图像组；分别将每个所述待压缩医疗图像组的所述医疗图像进行一起压缩并存储；所述相似图像集的获取方法包括：根据任意两个所述医疗图像的灰度直方图的最高峰值对应的灰度级的预设邻域中，峰值变化的相似特征，获取对应两个所述医疗图像之间的整体相似度；根据任意两个所述医疗图像的所述灰度直方图中最高峰值对应的灰度级的预设邻域中，每个相同序号灰度级对应像素点数量的相似特征，结合最高峰值对应的灰度级的相似特征，获取对应两个所述医疗图像之间的整体相似度；根据所述整体相似度将所述初始图像集中的医疗图像分为所述相似图像集；所述根据所述整体相似度将所述初始图像集中的医疗图像分为相似图像集的方法包括：从当前所述初始图像集中，选择任意一幅所述医疗图像作为主图，将与当前所述主图的所述整体相似度大于第一预设阈值的所述医疗图像作为当前所述主图的副图，将当前所述主图和所有所述副图构成一个相似图像集，并从所述初始图像集中去除所述相似图像集后重新构成初始图像集；重复从当前所述初始图像集中分离所述相似图像集的过程，获得所有相似图像集；所述待压缩医疗图像组的获取方法包括：在每个所述相似图像集中，根据每个所述副图与所述主图的所述排列顺序中相同序号的像素点的预设局部邻域的内像素点分布的相似特征，获取每个所述副图对应的局部相似度；根据所述局部相似度将所述相似图像集中的医疗图像分为所述待压缩医疗图像组；所述局部相似度的获取方法包括：在像素点序列中，以梯度值从大到小选取第二预设数量值个像素点作为待分析像素点；在所述待分析像素点的预设局部邻域中，将与所述待分析像素点的灰度值差异大于第三预设阈值的像素点剔除，剩余的像素点作为局部相似像素点；根据每个所述副图与所述主图的相同序号的待分析像素点对应的所述局部相似像素点的局部密度特征，获取每个所述副图中每个所述待分析像素点对应的局部密度参数；通过所有相同序号的待分析像素点对应的局部相似像素点的数量表征局部密度特征，局部相似像素点数量越多，说明在预设局部邻域内与中心处的待分析像素点相似的像素点密度越大，局部密度参数越大；根据每个所述副图与所述主图的相同序号的待分析像素点对应的所述局部相似像素点的数量相似特征，获取每个所述副图中每个所述待分析像素点对应的数量相似参数；所述数量相似特征即为所述数量相似参数；根据每个所述副图对应的所有所述局部密度参数和所述数量相似参数，获取每个所述副图对应的所述局部相似度；所述局部相似度与所述局部密度参数正相关；将副图中所有待分析像素点对应的局部密度参数和数量相似参数的乘积的和值归一化后，作为副图对应的局部相似度。

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