一种基于区块链的医疗图像标注运营方法和装置

    公开(公告)号:CN114004460A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111184669.7

    申请日:2021-10-12

    摘要: 本发明提供了一种基于区块链的医疗图像标注运营方法和装置,所述方法包括:向平台上用户展示医疗图像标注任务并产生第一业务数据,通过区块链系统存储第一业务数据;响应第二用户完成医疗图像标注任务的确认操作,接收所述第二用户上传的、与医疗图像标注任务对应的可用数据集;当所述可用数据集满足医疗图像标注任务的要求时,生成第二业务数据,并通过所述区块链系统存储第二业务数据,以使所述区块链系统根据所述第二业务数据在第二用户对应的区块链账户上增加相应的积分。本发明将医疗图像标注数据系统化和平台化,标注人员的劳动成果可通过积分的方式记录和积累,提高人员的工作积极性和标注水平,同时提高了医疗图像的标注质量。

    一种眼底图像分析方法、系统、存储介质和计算机设备

    公开(公告)号:CN113744254B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202111051687.8

    申请日:2021-09-08

    摘要: 本发明涉及医学图像分析领域,更具体地,涉及一种眼底图像分析方法、系统、存储介质和计算机设备。一种眼底图像分析方法,包括以下步骤:获取所拍摄的眼底图像;分析眼底图像的整体质量是否合格,如果整体质量合格,则输出眼底图像,如果整体质量不合格,则分析眼底图像的结构完整度和亮度是否合格;如果结构完整度或者亮度不合格,则重新拍摄眼底图像,如果结构完整度和亮度合格,则分析眼底图像的清晰度是否合格;如果清晰度合格,则输出眼底图像,如果清晰度不合格,则分析眼底图像是否屈光间质浑浊;如果屈光间质浑浊,则输出眼底图像并发送就诊建议,如果没有屈光间质浑浊,则重新拍摄眼底图像。

    一种医疗图像标注多版本管理的方法

    公开(公告)号:CN114003745A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111189659.2

    申请日:2021-10-12

    IPC分类号: G06F16/51 G06F16/55

    摘要: 本发明公开了一种医疗图像标注多版本管理的方法,包括:接收第一用户上传的第一医疗图像数据集;对第一医疗图像数据集执行全流程标注处理,并将每个流程节点完成后所产生的数据转换为树对象文件,结合预设的SHA-1算法,对每个树对象文件的存储地址和文件内容进行计算,生成每个流程节点各自对应的一个或多个哈希值,并为每个哈希值配置对应的一个版本号;根据输入的操作指令,结合各流程节点对应的哈希值和版本号,对第一医疗图像数据集进行版本管理。本发明对医疗图像标注的过程进行存储,并可以通过作为唯一标识的哈希值回溯至标注过程中的任意版本,从而精准定位问题所在,避免图像标注记录的流失。

    海量医疗图像的处理系统、系统训练方法及图像标注方法

    公开(公告)号:CN114003599A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111186963.1

    申请日:2021-10-12

    摘要: 本发明公开了一种海量医疗图像的处理系统、系统训练方法及图像标注方法,所述系统包括:据源层、数据采集层和数据存储层;所述数据源层,用于与若干架设置在医院的前置机连接,并分别从每架前置机中采集与存储前端医疗图像;所述数据采集层,采用数据采集组件flume,并用于将所述前置机中的医疗图像实时采集到大数据集群中;所述数据存储层,为包括基于大数据的分布式文件系统HDFS或基于Hadoop组件的MySQL数据库,并用于对大数据集群中的海量医疗图像进行标记、分类、存储、查看、管理。本发明可以通过Hadoop的大数据技术对海量医疗图像进行分类和存储,可以降低服务器的存储压力,也可以增加服务器的存储能力。

    一种眼底图像分析方法、系统、存储介质和计算机设备

    公开(公告)号:CN113744254A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111051687.8

    申请日:2021-09-08

    摘要: 本发明涉及医学图像分析领域,更具体地,涉及一种眼底图像分析方法、系统、存储介质和计算机设备。一种眼底图像分析方法,包括以下步骤:获取所拍摄的眼底图像;分析眼底图像的整体质量是否合格,如果整体质量合格,则输出眼底图像,如果整体质量不合格,则分析眼底图像的结构完整度和亮度是否合格;如果结构完整度或者亮度不合格,则重新拍摄眼底图像,如果结构完整度和亮度合格,则分析眼底图像的清晰度是否合格;如果清晰度合格,则输出眼底图像,如果清晰度不合格,则分析眼底图像是否屈光间质浑浊;如果屈光间质浑浊,则输出眼底图像并发送就诊建议,如果没有屈光间质浑浊,则重新拍摄眼底图像。