[发明专利]一种数据传输管理方法及系统有效

专利信息
申请号: 202110946009.1 申请日: 2021-08-18
公开(公告)号: CN113409920B 公开(公告)日: 2021-12-21
发明(设计)人: 姚娟娟;钟南山 申请(专利权)人: 明品云(北京)数据科技有限公司
主分类号: G16H30/00 分类号: G16H30/00;H04L29/08
代理公司: 上海汉之律师事务所 31378 代理人: 冯华
地址: 102400 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 数据传输 管理 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种数据传输管理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

获取目标对象在目标成像仪下形成的医疗图像;

对所获取的医疗图像进行备份,形成清晰度相同的两个医疗图像,并将其中一个医疗图像作为参考医疗图像,另一个医疗图像作为待传输医疗图像;

基于所述待传输医疗图像生成医疗图像传输请求,并根据所述医疗图像传输请求建立所述目标成像仪与服务器的通信连接;

按照建立的通信连接确定所述目标成像仪与所述服务器的目标通信链路,并根据所述目标通信链路将所述待传输医疗图像传输至所述服务器中;

提取出所述参考医疗图像和服务器接收的待传输医疗图像的特征向量,并将所述参考医疗图像的特征向量与所述待传输医疗图像的特征向量进行比对,确定服务器接收的待传输医疗图像与所述参考医疗图像的清晰度的差值是否位于预设范围内;

若所述差值不位于所述预设范围内,则调节所述目标通信链路的流量带宽,使所述服务器接收的待传输医疗图像与所述参考医疗图像的清晰度差值位于预设范围内;

所述特征向量包括:全局特征向量和局部特征向量;确定服务器接收的待传输医疗图像与所述参考医疗图像的清晰度的差值是否位于预设范围内的过程包括:

对所述参考医疗图像的全局特征向量和所述待传输医疗图像的局部特征向量进行降维;

计算降维后参考医疗图像的全局特征向量与降维后待传输医疗图像的局部特征向量的距离,记为第一距离;

将所述第一距离与预设阈值进行比对,若所述第一距离小于或等于预设阈值,则所述待传输医疗图像通过所述目标通信链路传输至服务器后的清晰度与所述参考医疗图像的清晰度的差值位于预设范围内;

若所述第一距离大于预设阈值,则所述待传输医疗图像通过所述目标通信链路传输至服务器后的清晰度与所述参考医疗图像的清晰度的差值不位于预设范围内;

和/或,对所述参考医疗图像的局部特征向量和所述待传输医疗图像的全局特征向量进行降维;

计算降维后参考医疗图像的局部特征向量与降维后待传输医疗图像的全局特征向量的距离,记为第二距离;

将所述第二距离与预设阈值进行比对,若所述第二距离小于或等于预设阈值,则所述待传输医疗图像通过所述目标通信链路传输至服务器后的清晰度与所述参考医疗图像的清晰度的差值位于预设范围内;

若所述第二距离大于预设阈值,则所述待传输医疗图像通过所述目标通信链路传输至服务器后的清晰度与所述参考医疗图像的清晰度的差值不位于预设范围内;

在提取出所述参考医疗图像或所述待传输医疗图像的特征向量前,还包括:

获取原始图像的灰度空间[Z1,Zk];其中,所述原始图像为参考医疗图像或待传输医疗图像;

对所述灰度空间[Z1,Zk]进行归一化,并设定所述原始图像中灰度级Zi的归一化结果为r;其中,1≤i≤k,k为大于1的正整数;

获取所述原始图像中灰度级Zi的概率密度函数pr(r),并根据所述原始图像中灰度级Zi的概率密度函数pr(r)和所述灰度级Zi的归一化结果,计算增强图像中灰度级Zi的概率密度函数,有:ps(s)= pr(r)dr/ds;

其中,s为增强图像中灰度级Zi的归一化结果,ps(s)为增强图像中灰度级Zi的概率密度函数;

根据所述原始图像中灰度级Zi的概率密度函数pr(r)、所述原始图像和所述增强图像中灰度级Zi的概率密度函数为ps(s)获取所述原始图像的增强图像。

2.根据权利要求1所述的数据传输管理方法,其特征在于,若所述差值不位于所述预设范围内,则获取目标流量池剩余流量带宽中的部分或全部流量带宽,并将获取的部分或全部流量带宽叠加至所述目标通信链路上形成叠加通信链路,利用所述叠加通信链路将所述待传输医疗图像传输至所述服务器中。

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