一种基于隐私保护的医疗图像处理方法、装置及设备

本文件涉及计算机，尤其涉及一种基于隐私保护的医疗图像处理方法、装置及设备。

背景技术：

1、随着以深度学习框架为内核的新人工智能技术强势崛起，在各个领域都获得了长足的发展与推进，alphago、无人驾驶车辆、语音识别等人们期盼多年的技术也都在很短的时间内获得了突破。在可见的未来，深度学习也将推动医疗行业的大数据分析与人工智能应用的发展，因此，深度学习需要大量的医疗图像数据进行模型的训练，并对该医疗图像数据的脱敏处理的需求是发展必势。

2、医疗图像数据是医生进行诊断和治疗的重要依据，但由于涉及到患者的隐私信息，因此，在共享和使用上述数据时需要进行脱敏处理。通常，医疗图像数据的脱敏方式主要包括模糊化、噪声添加、区域裁剪等处理，但上述方式往往会影响数据的质量和可用性。为此，需要提供一种能够在保留图像质量的同时去除或模糊化敏感信息，从而可以有效地保护患者的隐私信息，同时，还可以提供高质量的医疗图像供医生使用的医疗图像处理方案。

技术实现思路

1、本说明书实施例的目的是提供一种能够在保留图像质量的同时去除或模糊化敏感信息，从而可以有效地保护患者的隐私信息，同时，还可以提供高质量的医疗图像供医生使用的医疗图像处理方案。

2、为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：

3、本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的医疗图像处理方法，所述方法包括：获取待处理的医疗图像数据。对所述医疗图像数据进行特征提取，得到所述医疗图像数据对应的图像特征，并基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据。获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对所述图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据。将所述增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，通过所述脱敏模型对所述增强后的医疗图像数据中包含的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的医疗图像数据，并对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否预设的脱敏条件，如果验证通过，则输出所述脱敏后的医疗图像数据。

4、本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的医疗图像处理装置，所述装置包括：图像获取模块，获取待处理的医疗图像数据。图像校正模块，对所述医疗图像数据进行特征提取，得到所述医疗图像数据对应的图像特征，并基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据。文本增强模块，获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对所述图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据。脱敏模块，将所述增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，通过所述脱敏模型对所述增强后的医疗图像数据中包含的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的医疗图像数据，并对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否预设的脱敏条件，如果验证通过，则输出所述脱敏后的医疗图像数据。

5、本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的医疗图像处理设备，所述基于隐私保护的医疗图像处理设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取待处理的医疗图像数据。对所述医疗图像数据进行特征提取，得到所述医疗图像数据对应的图像特征，并基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据。获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对所述图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据。将所述增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，通过所述脱敏模型对所述增强后的医疗图像数据中包含的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的医疗图像数据，并对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否预设的脱敏条件，如果验证通过，则输出所述脱敏后的医疗图像数据。

6、本说明书实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：获取待处理的医疗图像数据。对所述医疗图像数据进行特征提取，得到所述医疗图像数据对应的图像特征，并基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据。获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对所述图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据。将所述增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，通过所述脱敏模型对所述增强后的医疗图像数据中包含的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的医疗图像数据，并对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否预设的脱敏条件，如果验证通过，则输出所述脱敏后的医疗图像数据。

7、本说明书实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下流程：获取待处理的医疗图像数据。对所述医疗图像数据进行特征提取，得到所述医疗图像数据对应的图像特征，并基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据。获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对所述图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据。将所述增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，通过所述脱敏模型对所述增强后的医疗图像数据中包含的隐私数据进行脱敏处理，得到脱敏后的医疗图像数据，并对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否预设的脱敏条件，如果验证通过，则输出所述脱敏后的医疗图像数据。

技术特征：

1.一种基于隐私保护的医疗图像处理方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过预先训练的非刚性变换模型对所述医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，所述获取所述校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，所述对所述校正后的医疗图像数据进行预处理，得到预处理后的医疗图像数据，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，所述分别对每个所述候选区域进行文本检测，得到包含文本信息的候选区域，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，所述对所述脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以判断所述脱敏后的医疗图像数据是否满足预设的脱敏条件，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

11.一种基于隐私保护的医疗图像处理装置，所述装置包括：

12.一种基于隐私保护的医疗图像处理设备，所述基于隐私保护的医疗图像处理设备包括：

技术总结
本说明书实施例公开了一种基于隐私保护的医疗图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理的医疗图像数据；对医疗图像数据进行特征提取，得到医疗图像数据对应的图像特征，并基于医疗图像数据中预设的图像关键点所在的区域对应的图像特征，通过非刚性变换模型对医疗图像数据中存在的图像显示异常进行校正，得到校正后的医疗图像数据；获取校正后的医疗图像数据中包含文本信息的图像区域，并对图像区域中的文本信息进行增强处理，得到增强后的医疗图像数据；将增强后的医疗图像数据对应的图像特征输入到脱敏模型中，得到脱敏后的医疗图像数据，并对脱敏后的医疗图像数据进行隐私数据剥离验证，以在验证通过时输出脱敏后的医疗图像数据。

技术研发人员：雷诚,梅礼晔,刘焱,郝新,李丰廷
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：
技术公布日：2024/7/11