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龙图腾网获悉山西智杰软件工程有限公司申请的专利一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118841140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410726557.7，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法是由韩温;冈倪;杨琪琪;姚雄;胡小华设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法，包括S1、通过医疗信息系统的影像采集模块进行数据采集；S2、对采集到的原始医疗影像数据进行预处理；S3、应用无损压缩算法对预处理后的医疗影像数据进行压缩；S4、将压缩后的医疗影像数据存储数据库结构中；S5、利用数据传输协议，将压缩后的医疗影像数据在医疗信息系统内进行传输；S6、结合机器学习技术，对传输和存储的医疗影像数据进行智能化处理；S7、采用数据加密和访问控制技术，对医疗影像数据在存储和传输过程中的安全性进行保护；S8、通过数据监控和审计模块，实现对医疗影像数据访问的全面监控和审计。本发明具备影像质量提升显著、压缩效率高以及数据安全性强等优点。

本发明授权一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗信息系统的医疗影像数据优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过医疗信息系统的影像采集模块进行数据采集，获取原始医疗影像数据； S2、对采集到的原始医疗影像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割和图像配准处理； S3、应用无损压缩算法对预处理后的医疗影像数据进行压缩，减少存储空间需求，同时使图像质量不受明显影响； S4、将压缩后的医疗影像数据存储数据库结构中，通过数据存储管理模块进行管理； S5、利用数据传输协议，将压缩后的医疗影像数据在医疗信息系统内进行传输； S6、结合机器学习技术，对传输和存储的医疗影像数据进行智能化处理； 所述S6具体包括： S61、采用卷积神经网络CNN提取图像特征，结合机器学习技术对传输和存储的医疗影像数据进行智能化处理，对影像数据进行特征提取： F＝σ1W*I+b1； 其中，F表示提取的特征，σ1表示激活函数，W表示卷积核，I表示输入图像，b1表示偏置项，*表示卷积操作； S62、将提取的图像特征输入到支持向量机SVM中进行分类： 其中，w表示权重向量，C表示惩罚参数，ξi表示松弛变量，n表示样本总数； S63、对分类结果进行聚类分析，采用k-means聚类算法将相似的图像分为同一类： 其中，J表示聚类目标函数，k3表示聚类的数量，表示第j个簇中的第i个样本，μj表示第j个簇的质心； S64、采用孤立森林算法识别异常影像数据，对聚类结果进行异常检测： 其中，sx2表示样本x2的异常得分，Ehx2表示样本x2的平均路径长度，cn表示调整系数，n表示样本总数； S65、采用结构相似性SSIM指标进行评估，将智能化处理后的影像数据与原始数据进行对比分析： 其中，μx和μy表示图像x和y的平均值，和表示图像x和y的方差，σxy表示图像x和y的协方差，C1和C2为稳定常数； S7、采用数据加密和访问控制技术，对医疗影像数据在存储和传输过程中的安全性进行保护； 所述S7具体包括： S71、采用数据加密和访问控制技术，对医疗影像数据在存储和传输过程中的安全性进行保护； S72、采用基于角色的访问控制RBAC模型，对加密后的数据进行访问控制，定义用户角色R和权限P： 其中，A表示访问控制列表，表示第i个用户角色，表示第j个权限； S73、通过安全传输协议对传输过程中的数据进行加密： 其中，C表示传输加密后的数据，表示传输加密函数，D表示传输中的数据，k表示传输加密密钥； S74、采用消息认证码MAC算法，对传输加密后的数据进行完整性验证，生成数据完整性验证码M： M＝HD+K； 其中，M表示消息认证码，H表示哈希函数，D表示传输中的数据，K表示消息认证密钥，m表示哈希表的大小； S75、通过数据访问控制模块进行管理和监控，将通过加密和访问控制保护的医疗影像数据存储在中央数据库中： 其中，Pa表示用户角色-权限映射列表，表示第i8个用户，表示第i8个用户角色； S76、定期对存储的数据进行安全性检查和审计，生成审计报告Ra： 其中，Ra表示审计报告，E表示审计事件，表示第i8个用户，表示第i8个用户的访问行为，表示访问时间； S8、通过数据监控和审计模块，实现对医疗影像数据访问的全面监控和审计，防止未经授权的访问和数据泄露。

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