一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法
【专利摘要】本发明提供一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，该方法包括如下步骤：(1)用户通过医学影像数据输入接口将医学影像的信息上传到云计算平台；(2)所述用户通过医学影像数据挖掘接口选择所需的数据挖掘服务类型；(3)根据所述医学影像数据信息和数据挖掘服务类型，所述云计算平台进行医学影像数据挖掘；(4)所述云计算平台将所述数据挖掘的结果反馈给所述用户，并更新所述云计算平台的知识库。本技术方案不仅为医生获取远程诊断辅助提供了一种低成本、高效的途径，而且提高了医学影像挖掘的有效性、可靠性和准确性。
【专利说明】一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医疗信息处理领域，尤其涉及一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法。
【背景技术】
[0002]当前，医学诊断的传统思路是通过医生自身积累的知识和临床经验，对医学影像进行分析和判断，从而做出诊断。然而，医学影像中蕴含了极为丰富的特征信息和规则，不同部位、不同成像技术对应的医学影像各不相同，阅片诊断的准确率与医生的知识水平和临床经验存在密切关系。而且，人工阅片易受到主观因素的干扰，即使富有经验的专家也有可能做出错误的诊断。
[0003]目前，我国存在着医疗资源分配严重失调的社会问题，担负着全国三分之二以上人口的医疗服务工作的社区医院和基层医院非常缺乏富有经验的临床医生，基层医院和社区医院的医生迫切地需要一种工具来辅助他们阅片，以做出正确的诊断。数据挖掘技术的迅猛发展为计算机辅助阅片提供了契机。
[0004]在医疗领域，医学影像数据挖掘系统的开发研究正在逐步地发展，但是能够成功应用于临床诊断的案例为数不多。临床应用的主要瓶颈在于:(I)医学影像是非结构化数据，而且数据量极大，严重制约了数据挖掘的效率。例如，使用16排螺旋CT对病人进行一次检查，大约可产生70MB的影像，一个社区医院一年就可以生成和积累TB甚至PB级的影像数据。如果要满足医学影像的实时挖掘需求，医院需购买大量昂贵的服务器、存储设备和软件系统，基层医院和社区医院难以承担如此高昂的成本。(2)现有的医学影像数据挖掘忽略了疾病的复杂性和动态多样性，缺乏反馈更新机制，不能与现代医学同步发展。数据挖掘的知识库是有限的，不可能完全覆盖所有诊断病例。因此，现有的数据挖掘不具备再学习功倉泛。
【发明内容】
[0005]本发明解决的问题是提供一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，不仅为医生获取远程诊断辅助提供了一种低成本、高效的途径，而且提高了医学影像挖掘的有效性、可靠性和准确性。
[0006]为了解决上述问题，本发明提供了一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，包括如下步骤:
[0007](I)用户通过医学影像数据输入接口将医学影像的信息上传到云计算平台；
[0008](2)所述用户通过医学影像数据挖掘接口选择所需的数据挖掘服务类型；
[0009](3)根据所述医学影像数据信息和数据挖掘服务类型，所述云计算平台进行医学影像数据挖掘；
[0010](4)所述云计算平台将所述数据挖掘的结果反馈给所述用户，并更新所述云计算平台的知识库。
[0011]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，所述医学影像信息的输入方式为引导式和主动式。
[0012]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，通过所述引导式输入方式输入所述医学影像信息时，所述云计算平台根据关联规则对所述医学影像信息的合理性进行判断。
[0013]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，根据所述数据挖掘结果更新所述云计算平台的知识库。
[0014]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，通过知识库动态反馈更新接口，对所述数据挖掘结果进行分析，并根据所述分析的结果更新所述云计算平台的知识库。
[0015]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，所述数据挖掘结果反馈给所述用户之前，对所述数据挖掘结果进行筛选纯化。
[0016]上述所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其中，所述云计算平台支持对所述数据挖掘结果进行二次挖掘。
[0017]与现有技术相比，本发明技术方案为基层医院、社区医院等医疗机构提供了基于云计算(网络)的医学影像数据挖掘服务，为医生获取远程诊断辅助提供了一种低成本、高效的途径，提高了医疗服务质量，缓解了医疗资源分配不均衡等问题；
[0018]进一步地，本发明技术方案采用引导式输入和主动式输入相结合的方法，保证输入数据的有效性和全面性，并通过云计算平台的自动纠错功能提高输入数据的准确性；
[0019]进一步地，通过二次挖掘提高医学影像数据挖掘过程的交互程度，允许医生在挖掘过程中根据云计算平台返回的结果提炼挖掘请求，实时、动态地改变挖掘的聚焦点，提高数据挖掘的准确性；
[0020]进一步地，引入知识库动态反馈更新接口，使得云计算平台具有再学习能力，不断提高医学影像数据挖掘能力。
【专利附图】
【附图说明】
[0021]图1所示为本发明实施例一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0022]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
[0023]其次，本发明利用示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，所述示意图只是实例，其在此不应限制本发明保护的范围。
[0024]下面结合附图和实施例对本发明一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法进行详细描述。本发明实施例的基于云计算的医学影像数据挖掘方法如图1所示，首先，执行步骤SI，用户通过医学影像数据输入接口将医学影像的信息上传到云计算平台。其中，所述医学影像信息的输入方式为引导式和主动式，通过所述引导式输入方式输入所述医学影像信息时，所述云计算平台根据关联规则对所述医学影像信息的合理性进行判断。具体地，在本实施例中，所述用户为基层医院或社区医院的医生，医生使用终端设备(如PC机、平板电脑、智能手机等)访问网络(光纤、无线网络等)，与云计算平台通信，通过医学影像数据输入接口将医学影像数据上传到所述云计算平台。所述云计算平台集成了多种医学影像挖掘算法，存储了海量的医学影像数据，以软件即服务(Software-as-a-Service, SaaS)的模式提供医学影像的远程数据挖掘服务。
[0025]数据挖掘的结果与输入数据的质量息息相关，提高数据的质量可以提高挖掘算法的准确率和效率。社区医院、基层医院的医生向云计算平台上传医学影像数据时，还必须录入所述医学影像的关联信息，如影像检查信息和病人的临床症状。医院的影像检查设备种类繁多，临床症状更是千差万别，为了确保输入数据的准确性和完整性，数据输入服务提供两种交互模式——引导式和主动式，即采用引导式和主动式输入医学影像的信息。对于云计算平台定义的关键字段(包括影像检查类别、检查部位、送检科室、病人性别、病人年龄、临床症状等)，采用引导式输入，不支持自由文本输入，以规范输入数据的质量，提高数据录入的效率。引导式输入采用关键字段分类、分级的原则，云计算平台提供一组通用的量化标准，医生在输入数据时通过参考标准来选择关键字段的类别或级别。例如，医生在填写影像检查类别时，可供选择的字段有X-ray (X光成像)、CT (计算机断层扫描)、MRI (磁共振成像)、US (超声成像)、PET (正子发射断层扫描)等；在描述病人临床症状时，可供选择的症状级别有轻、中、重三个等级。此外，云计算平台会根据关联规则自动判断输入数据的合理性。例如，医生填写的送检科室为妇科，病人性别为男，云计算平台可以自动纠错或提醒医生，以减少输入数据的错误率，提高输入数据的质量。
[0026]对于非关键字段(如注意事项、备注等)，采用主动式输入,支持自由文本输入，以保证输入数据的全面性。例如，医生对病人进行乳腺钥靶X线影像检查后，通过问诊得知病人有乳腺癌的恶病质临床表现，如食欲不振或厌食、消瘦、乏力、贫血或发热等症状，医生应尽量详细地填写在备注中。
[0027]在本实施例中，社区医院的医生通过PC机将某一病人的医学影像检查结果(即病人的乳腺钥靶X线影像)和病人基本信息(如病人的姓名、性别等)上传到云计算平台。
[0028]接着，执行步骤S2，所述用户通过医学影像数据挖掘接口选择所需的数据挖掘服务类型。云计算平台集成了分类、聚类、关联分析和近邻搜索等多种数据挖掘算法，医生把病人的医学影像数据上传至云计算平台后，根据实际需求选择对应的数据挖掘服务。具体地，在本实施例中，医生希望通过云计算平台搜索到100条与步骤SI中输入的病人的乳腺钥靶X线影像相似的病历。因此，医生通过医学影像数据挖掘接口，选择近邻搜索算法，并输入返回结果的最大数目N = 100。
[0029]接着，执行步骤S3，根据所述医学影像数据信息和数据挖掘服务类型，所述云计算平台进行医学影像数据挖掘。其中，所述数据挖掘结果反馈给所述用户之前，对所述挖掘的数据进行筛选纯化。具体地，在本实施例中，云计算平台接收到步骤S2中所输入的数据挖掘服务类型(即医生的请求)后，云计算平台通过遍历整个知识库，将医生上传的X线影像与知识库中所有的X线影像逐次比较，计算两两之间的相似度，并返回相似度最高的前100条记录，并按照相似度以降序方式排列，即为数据挖掘的结果。需要说明的是，为了保障医学诊断的质量，确保病人的健康甚至生命安全，云计算平台输出筛选纯化后的所有信息，为医生提供一组具有统计学意义的参考结果，而不是根据主观设定的标准参考值输出“确诊”结果，因此，数据挖掘结果输出的时候，并不是设置相似度的阈值，仅输出大于阈值的病例。
[0030]接着，执行步骤S4，所述云计算平台将所述数据挖掘的结果反馈给所述用户，并更新所述云计算平台的知识库。其中，根据所述数据挖掘结果更新所述云计算平台的知识库。云计算平台通过收集海量医学影像和临床数据，建立数据挖掘系统的知识库。由于疾病具有多变性和复杂性，云计算平台的知识库不可能完全覆盖所有病例，为了不断完善知识库，云计算平台收集基层医院、社区医院医生对数据挖掘结果的反馈信息。具体地，在本实施例中，若医生对反馈的结果满意，则直接根据数据挖掘的结果更新云计算平台的知识库。若医生对反馈的结果不满意，云计算平台支持二次数据挖掘。在临床应用中，医生向云计算平台首次输入的数据以初步影像检查结果和病人主诉为主，数据包含的信息量极其有限，数据的完整性无法得到保证。在本实施例中，在所述步骤Si中医生首次上传病人的乳腺钥靶X线影像和病人基本信息，即上传数据集Tl，云计算平台根据数据集Tl进行数据挖掘，挖掘结果为R1，即步骤S3中得到的100条相似病例。经医生分析后，怀疑病人患有乳腺癌，但是需要对病人进行乳腺导管造影检查以最终确认，医生可以增加病人的临床检查项目，然后将乳腺导管造影检查结果(即数据集T2)上传到云计算平台，进行二次数据挖掘。二次数据挖掘以上次数据挖掘的结果Rl为基础，以新上传的数据集T2为限制条件，返回挖掘结果R2，挖掘结果R2包括60条相似病例。与挖掘结果Rl相比，挖掘结果R2缩小了相似病例的范围，且具有更高的可信度。若医生对二次数据挖掘的结果仍不满意，还可以循环进行二次数据挖掘，直至确诊。云计算平台通过知识库动态反馈更新接口，将所述医学影像信息的数据挖掘结果添加到知识库中，并利用更新后的知识库执行下一次数据挖掘。
[0031]若社区医院的医生对上传的医学影像进行了多次数据挖掘，仍对数据挖掘结果不满意，所述云计算平台将通过知识库动态反馈更新接口，对所述数据挖掘结果进行分析，并根据所述分析的结果更新所述云计算平台的知识库。具体地，在本实施例中，云计算平台管理员接收到社区医院的医生提交的反馈信息后，邀请一名或多名中心医院(如三甲医院、专科医院)的专家对所述医学影像进行阅片。专家通过云计算平台的知识库动态反馈更新接口调阅医学影像数据，对所述医学影像进行阅片，再将阅片的结果反馈给云计算平台。云计算平台根据专家的反馈结果实时、动态地更新知识库，以模拟专家的阅片经验积累模式，不断提升云计算平台的数据挖掘能力。
[0032]本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
【权利要求】
1.一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)通过医学影像数据输入接口将医学影像的信息上传到云计算平台； (2)通过医学影像数据挖掘接口选择所需的数据挖掘服务类型； (3)根据所述医学影像数据信息和数据挖掘服务类型，所述云计算平台进行医学影像数据挖掘； (4)所述云计算平台将所述数据挖掘的结果反馈给用户，并更新所述云计算平台的知识库。
2.如权利要求1所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，通过引导式和主动式的输入方式输入所述医学影像的信息。
3.如权利要求2所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，通过所述引导式输入方式输入所述医学影像信息时，所述云计算平台根据关联规则对所述医学影像的信息的合理性进行判断。
4.如权利要求1所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，根据所述数据挖掘结果更新所述云计算平台的知识库。
5.如权利要求1所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，通过知识库动态反馈更新接口，对所述数据挖掘结果进行分析，并根据所述分析的结果更新所述云计算平台的知识库。
6.如权利要求1所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，所述数据挖掘结果反馈给所述用户之前，对所述数据挖掘结果进行筛选纯化。
7.如权利要求1所述一种基于云计算的医学影像数据挖掘方法，其特征在于，所述云计算平台支持对所述数据挖掘结果进行二次挖掘。
【文档编号】G06F17/30GK104281630SQ201310294754
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2013年7月12日 优先权日:2013年7月12日
【发明者】陈文娟 申请人:上海联影医疗科技有限公司