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DB13／T 5602-2022 医学影像学大数据智能应用技术指南.pdf

3.1.2.5.2交换传输子系统

交换传输子系统通过交换服务实现医

GB 29928-2013 食品安全国家标准 食品添加剂 酸处理淀粉.1.2.5.3交换桥接子

交换桥接子系统提供适配器，用来适应不同类型、不同网段的信息源。

3.2.1资源目录的形成与发布流程

3.2.1.1准备：医学影像大数据资源提供者将可共享的医学影像学大数据汇总建立成为资源共享数 据中心； 3.2.1.2 编目：编目管理系统综合共享资源内容的特征信息进行数据资源的编目； 3.2.1.3注册：目录内容信息库储存已完成注册的编目管理系统形成的的目录内容； 3.2.1.4审核：由资源目录管理者通过编目管理系统对注册的资源进行审核，审核通过的传输至目 录内容管理信息库；

3.2.2资源的发现定位与交换流程

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3.2.2.1目录查询：使用者基于浏览器等客户端查询目录服务中心目录内容，通过目录查询可以发 现并定位共享信息。 3.2.2.2信息获取：使用者根据目录查询得到的定位信息，通过资源交换中心获得具体信息。使用 者可以通过网络浏览、查询、下载、订阅推送等各种方式从资源交换中心获取医学影像学大数据资 源。

3.3医学影像学信息元数据描述

元数据元素或元数据实体的中文名称

描述医学影像学元数据元素或元数据实体的基本内容，给出信息资源某个特性的概念和定义

医学影像学元数据元素或元数据实体的英文名称， 一般用英文全称。

医学影像学元数据元素的数据类型，对元数据元素的有效值域和允许对该值域内的值进行有效 操作的相关规定。

说明医学影像学元数据元素可以获取数据值的

3.3. 7最大出现次数

3.4医学影像学基本元数据

3.4.2医学影像学基本元数据描述

医学影像学大数据与智能技术信息资源的唯一不变的标识编码。

医学影像学大数据与智能技术信息资源的唯一不变的标识编码！ 3.4.2.2医学影像学大数据与智能技术信息资源名称

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3.4.2.3医学影像学大数据与智能技术信息资源分类（元数据实体

3.4.2.11医学影像学大数据与智能技术信息资源负责单位名称

3.4.2.20医学影像学大数据与智能技术信息资源使用收费标识

B.4.2.20医学影像学大数据与智能技术信息资源使用收费标识

信息资源被使用时是否向用户收取费用的标识

言息资源被使用时是否向用户收取费用的标识

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医学影像大数据与智能技术资源目录的整体功能依靠各个计算机系统单元来实现。根据每个 所实现的功能不同可细分为编目管理系统、目录内容服务系统、元数据管理系统和目录功能系统 据安全与分级管理系统， 数据采集与应用达到快速、便捷、无损、准确、安全、可靠、高效，

3.5.2编目管理系统

编目管理系统根据各个单元医学影像学大数据与智能技术资源的内容，提取其基本特征，按照 相关标注实现元数据赋值，形成目录内容。 编目管理系统应具备以下特征： a 编目对象是具体的医学影像学大数据与智能技术资源，其内容包括各个专业、部门日常长 期以来形成的海量数据。具体形式可以是数据库、图片、文档等各类型的数据。 b 编目管理系统应该支持自动、机辅方式完成元数据元素的赋值。 唯一标识符管理功能：支持唯一标识符的分配和赋值，包括支持后段码的自动生成和管理。 d 标准符合性检查功能：支持政务信息资源元数据和标准一致性检查，元数据完整性检查的 主要目的是保证所有必选的元数据实体和元数据元素已经赋值，标准一致性检查的主要目 标是保证已填写好的元数据实体和元数据元素的取值符合编目管理系统的相关规定， 1 信息资源分类：按照大数据信息资源分类标准，实现对共享大数据信息资源的分类

3.5.3目录内容管理系统

医学影像学大数据与智能技术资源目录 部管理系统和内部管理系统。外部管理 系统就是要建立外部门户网站，对外实现医学影像学大数据与智能技术资源注册、发布、查询、调 阅、打印，推送及云服务等功能；内部管理系统就是要对内实现医学影像学大数据与智能技术资源 编目、目录维护、主题统计、共享监测等功能

3.5.4目录内容服务系统

医学影像学大数据与智能技术资源目录服务系统是医学影像学大数据与智能技术资源目录管 统的子系统。可细分为三个服务系统：资源共享服务系统、公共信息服务系统、辅助决策服务

3.5.4.2医学影像学资源共享服务系统

医学影像学资源共享服务系统是指通过 资源注册和查询，实现单一信息源对其他机构、部门 息资源共享，从而解决信息的完整性和一致性问题 医学影像学资源共享服务系统应具备的基本功能包括：医学影像学共享资源的注册和查询。

3.5.4.3公共信息服务系统

公共信息服务系统是指通过资源查询与推送，实现对授权人提供完整个人医学影像与智能诊断 医疗大数据信息或对社会公众提供健康、医疗、卫生、保健工作相关信息，从而解决该系统信息的 可及性和开放性问题。资源共享服务系统主要实现的功能是信息推送，即向授权人提供完整个人医 学影像学大数据与智能技术信息或对社会公众提供公共卫生、医疗、保健、健康医疗信息。

3.5.4.4辅助决策服务系统

辅助决策服务系统是指通过资源查询与调阅，实现多渠道健康医疗信息的采集、汇总、分析 合应用，为影像诊断提供多样、科学的决策信息。

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辅助决策服务系统应具备的基本功能包括：医学及医学影像学信息资源的查询与调阅、汇总与 分析以及综合应用。

3.5.5元数据管理系统

元数据管理系统的目的是实现对元数据的管理， 应提供元数据元素管理、元数据实体管理、元 数据集管理、元数据版本管理等服务， 元数据管理系统应包含以下功能： a）查询大数据中心底层数据表的信息，文件以树形结构进行展示； b）元数据信息分类处理； C 提供元数据表结构变更、查询、新增、删除等操作； 提供元数据备注信息，描述数据的新增修改，包括本数据的来源信息； 以上功能适用于具有信息数据管理权限的技术人员应用

3.5.6目录功能系统

目录功能系统是实现医学影像学大数据与智能技术资源目录功能的主要系统，应包含以下功能： 医学影像学大数据与智能技术资源注册：注册的资源应该符合医学影像学大数据与智能技 术资源目录的要求，并且给每个注册的资源赋予唯一标识符； 医学影像学大数据与智能技术资源发布：将注册的信息资源加入到资源目录体系中，并且 在门户网站上发布； C 医学影像学大数据与智能技术资源查询：根据查询请求对目录内容信息进行查询，并返回 查询结果； d 医学影像学大数据与智能技术资源调阅：实现医学影像学大数据与智能技术调阅功能，方 便查询者浏览信息资源； e 医学影像学大数据与智能技术资源目录维护； 医学影像学大数据与智能技术资源主体统计； 医学影像学大数据与智能技术资源共享监测

3.5.7数据安全与分级管理系统

医学影像学大数据信息实行责任目标分级管理，建立完善的安全工作与防护系 3.6关键技术方法

3. 6.1数据库技术

3.6. 2资源目录分类模型

需要构建分类模型来实现医学影像学大数据与智能技术资源的分类，并建立适用于医学影像 数据与智能技术的资源目录分类系统模型

编码是标识信息资源的关键方法， 依据我国《卫生信息标识体系对象标识符编号规则》和《卫 主信息标识体系对象标识符管理注册 医学影像学大数据与智能技术资源根目录应依据 相关标准进行分类编码，从而实 资源的科学标识

3.6.4元数据采集与存储技术

医学影像元数据采集技术包括医学影像元数据的自动采集技术和手工采集技术。医学影像元数 据采集应当支持对不同元数据内容标准的元数据进行采集，同时能够对采集的元数据进行数据完整 性和逻辑一致性的检查。实现医学影像元数据采集标准化、同质化，并进行科学有效、安全的存储。

3.6.5目录服务与应用技术

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术。目录应用技术是向用户展现 术的核心应是元数据完整的展现技术。

医学影像学大数据与智能技术资源目录服务接口

医学影像学大数据与智能技术目录服务包括发现和管理两种基本功能，发现功能用于对元数据 进行检索，管理功能实现元数据的管理 医学影像学大数据与智能技术资源目录体系包含五种接口，即基础接口、发现接口、管理接口、 交换接口和应用接口。其中基础接口是将发现接口和管理接口中基础性的操作定义成一个公共接口， 基础接口和发现接口是必选实现，管理接口、交换接口、应用接口为可选实现，有利于接口的扩展 性。这五类接口实现大数据资源的发现功能和管理功能。 基础接口：提供会话管理功能和服务自描述功能，包含有目录服务初始化接口、目录服务终止 接口和服务自描述接口； 发现接口：提供元数据检索功能和元数据检索结果提取功能，包含有目录检索接口以及目录检 索结果提取接口，这些接口本身不提供资源，而是提供资源基本信息和如何去获得这些资源的元数 ： 管理接口：提供元数据管理的功能，包含元数据管理接口； 交换接口：实现数据资源的交换和传输； 应用接口：提高目录内容管理系统的可扩展性。 医学影像学大数据与智能技术资源目录服务支持核心元数据及其扩展内容的查询，该元数据需 要符合医学影像学大数据与智能技术资源目录体系对于核心元数据的要求，目录服务支持对多个元 数据库的查询，元数据一般按照描述大数据资源的内容分别建立，并适用于医学影像学大数据的存 储、传输和打印功能。 医学影像学大数据与智能技术资源目录服务可以是集中式的，也可以是分布式的

4人工智能技术对医学影像学大数据挖掘和应用

图像数据挖掘的主要目标是从中提取出图片的自身特征，包括语义、质量、关联度、实体义 可以支持数据自动与其任务、属性相结合，对图像背后隐藏的需求信息进行挖掘，并通过与 环境信息进行关联计算。

4.2快速医学影像成像

生成对折网络是一种由生成器和判别器 三成式深度学习体系结构，生成器的作用是将 量的图像映射到高质量图像的流形上 判别器的作用主要是对映射后的图像质量进行评判

4.2.2级联深度神经网络

级联深度神经网络由若干个网络单位级联而成，每个网络单元包含卷积神经网络和数据保真 个部分，其卷积神经网络以残差网络的形式构建。

4.2.3交替方向乘子算法

为了将传统迭代重建方法与深度学习方法各自的优势结合起来，基于交替方向乘子算法的医 像图像重建方法。

4. 2.4 卷积框架

采用修正线性单元非线性激活函数的技术，实现图像重建。 3医学图像质量增益的方法

4.3医学图像质量增益的方法

4.3.1CT图像质量增益

DB 13/T 56022022

DB 13/T 56022022

OB13/T5602—2022 利用深度学习神经网络构建一个自编码器提高CT图像质量

利用深度学习神经网络构建一个自编码器提高CT图像质量

4.3.2PET图像质量增益

基于残差编码解码器的PET图像增强方法和传统的非局部均值、块匹配三维滤波等方法，可提 T图像质量。

1.3.3MR图像质量增益

基于矩阵模板库的MR图像增强方法能够保护图像分辨率并有效抑制伪影。 4.4智能图像分析技术

4.4智能图像分析技才

4. 4. 1影像组学

4.4.1.1影像组学的主要流程包括图像获取和标注、感兴趣区图像分割、影像组学特征的提取、特 征值选择和降维、预测模型的训练和性能评估。 4.4.1.2图像获取和标注：影像组学大数据要求病人数据临床问题明确、图像获取格式规范、信息 完整。 4.4.1.3感兴趣区图像分割：将感兴趣区域（如肿瘤等）在图像上科学分割出来是实现后续特征提 取和信息分析的基础。 4.4.1.4影像组学特征的提取：精准确定感兴趣区域WB/T 1122-2022 应急物流基础信息分类与代码，科学完整地提取高通量的影像组学特征。 4.4.1.5特征值选择和降维：初步提取的图像特征一般是数以千计甚至万计的数据。 常见的特征降维方法如下： a）方差分析； b）相关性度量； c）组合决策树方法； d）主成分分析法； e） 特征一致性度量； f）其他。 4.4.1.6预测模型的训练和性能评估，

4.4.1.1影像组学的主要流程包括图像获取和标注、感兴趣区图像分割、影像组学特征的提取、特 征值选择和降维、预测模型的训练和性能评估。 4.4.1.2图像获取和标注：影像组学大数据要求病人数据临床问题明确、图像获取格式规范、信息 完整。 4.4.1.3感兴趣区图像分割：将感兴趣区域（如肿瘤等）在图像上科学分割出来是实现后续特征提 取和信息分析的基础

常见的特征降维方法如下 a）方差分析； b) 相关性度量： 组合决策树方法； d) 主成分分析法； e）特征一致性度量； f）其他。 .4.1.6预测模型的训练和

4. 4. 2 深度学习

JT/T 1376-2021 港口煤炭粉尘浓度控制指标和测试方法深度学习是由复杂结构或者非线性转换组成的多层神经元对数据高级抽象后进行建模分析的 种算法。深度学习一般包括监督学习模式和无监督学习模式。

4.4.3深度学习在医学影像领域的应用主要包括分类、检测、分割和配准

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