信息交互共享下区域医疗扫描影像检诊的系统研究

王 敏,汤道权

(徐州医科大学药学院,江苏 徐州 221004)

我国医疗信息系统发展从单机至部门级医院信息系统,到当前区域医疗共享系统。随着我国医疗技术的逐渐发展及改革,医疗领域供应不足的矛盾已被缓解,服务理念越来越深[1-2]。现阶段,人们通常会去多家医院就诊,其病例特别是对病情非常重要的医疗扫描影像携带麻烦,且容易遗失,导致医生无法及时掌握患者信息[3]。除此之外,在出现下级医院无法诊断的紧急病例时,需转移患者至上级医院,延误了最佳治疗时间,对患者的生命安全产生极大的威胁[4]。所以,需要设计一种可实现交互信息共享的区域医疗扫描影像检诊系统。此系统的实质就是通过物联网与云计算等技术手段构建综合型的医疗信息管理平台。该系统能够通过IBM技术为患者提供数字化的医疗服务;建立患者电子档案,记录其相关信息,提供更具专业性的医疗服务;采用标准化的业务语言组件,共享患者病历信息;及时获得患者身体状况,节省医护人员的时间,为人们疾病的预防、诊断、康复提供有力保障。同时可以促进各个医院、诊所及社区间的业务流程完整度,共享各个机构的医疗数据,实现跨机构的远程预约,相互转诊,最终实现“小病在社区,大病进医院,康复回社区”的良性模式,进而提升医疗服务资源的优化配置。

我国卫生部及政府尽管大力支持区域医疗信息化建设,然而区域中不同医疗机构间仍存在信息孤岛,信息化发展水平有很大差异,无法共同推进区域医疗扫描影像检诊系统的有效发展[5]。当前区域医疗扫描影像检诊系统存在信息无法交互共享、扫描影像模糊等弊端[6-7]。信息无法交互共享主要是由于不同医疗机构在进行信息化建设时,缺少统一的数据接口规范,不同医疗机构PC机应用系统定义的数据结构存在差异,造成数据接口信息标准无法统一。引起扫描影像模糊的主要原因是受外界环境干扰,导致医生无法依据扫描影像有效实现检诊。

研究设计了一种信息交互共享下区域医疗扫描影像检诊系统,对数据接口信息标准进行统计,完成检诊信息的交互及共享。同时可对扫描影像进行处理,便于医生检诊。

1 信息交互共享下区域医疗扫描影像检诊系统

1.1 检诊系统框架

设计系统通过ESB总线[8]实现协议转换和消息转换,对外提供HL7标准数据接口[9]。数据通过网关变成标准数据后被发送到平台。系统实现过程为:把包含网关功能的前置机安装于基层医疗机构,前置机利用内网和医疗机构中扫描影像装置连接在一起,另一端利用网络和平台中心端连接在一起,对扫描影像进行滤波处理,利用前置机影像转发技术把会诊影像发送到平台,平台接收扫描影像后,对患者基本信息进行采集,在平台网络界面会形成相应检诊记录,检诊发起人登录网络界面,对患者信息和病例进行补充,平台中心端接受检诊请求后,把信息传输至内部,按照权限分配至差异级别检诊专家。设计系统不仅需达到基层医疗机构检诊要求,还能够为基层医疗机构提供云服务,利用权限设置,为不同机构及人员分配权限。

系统整体框架描述如图1所示。

图1 系统整体框架Fig.1 Overall framework of the system

1.2 HL7标准接口引擎设计

HL7为医疗领域各种应用间信息传输的协议,其允许不同级别医院在异构系统间完成信息交互[10]。HL7标准支持不同环境下的信息交互,也支持不同语言及操作系统,有很高的兼容性、扩展性及完整性,对医疗机构不同种类信息具有规范性[11]。

HL7接口引擎存在2种方式:第1种方式为通过点对点交互法完成对不同区域不同医疗机构的对接;第2种方式通过HL7服务器实现,HL7服务器实质上为应用服务器,产生HL7接口中心数据库,从而降低接口个数,增强设计系统的可靠程度。

HL7信息交互存在2种方式,第1种方式为HL7 engine方式[12],用于解决继续使用原系统的数据,借助原系统完成接口引擎的引入,令原系统实现通信功能,有助于异构系统实现数据交互与识别;第2种方式为HL7 ready方式[13],用于新系统设计,在最初期间即通过HL7标准完成多系统应用环境的开发,直接实现标准输出,该方式开发的环境能够完成实时交互。

HL7接口引擎整体设计示意图见图2。

图2 HL7接口引擎结构设计示意图Fig.2 Schematic diagram of HL7 interface engine structure

1.3 扫描影像线性滤波处理

区域医疗机构扫描仪成像系统中的CCD为线性,扫描影像行与行间的光纤互相独立[14-15],无需分析行间干扰,仅需分析某行邻近像素产生的干扰。

假设某像素用g(i,j)进行描述,依据上述分析可以看出,g(i,j)左侧和扫描影像中间相近的部分像素对其存在干扰。按照CCD和透镜成像的特点,对退化模型进行简化,如图3所示。

图3 扫描影像退化模型Fig.3 Scanning image degradation model

图3中s(i,j)用于描述输入图像像素;v(i,j)用于描述加性噪声;g(i,j)用于描述因受到干扰导致的退化图像像素,三者存在如下关系:

g(i,j)=s(i,j)+v(i,j)。

(1)

当前需解决的问题为怎样通过像素g(i,j)的周围像素值对v(i,j)进行估计,按照成像光学特性,v(i,j)计算公式为

(2)

其中:f(k)表示滤波算子系数;l表示滤波算子长度;f(k)应符合以下2个特性:

(1)f(k)为k的递减函数,也就是随着k值的逐渐升高,相应像素对噪声的贡献值逐渐降低;

(2)g(i,j-1)的贡献值比g(i,j-2)、g(i,j-3)…低很多,也就是f(k)存在快速衰减性的特征,随着k值的逐渐升高,f(k)逐渐趋近于0。

按照上述性质,能够考虑的函数包括直线函数、反比例函数以及高斯函数等,前2个函数均不符合f(k)的性质,只有高斯函数符合,即

(3)

在实际应用中,选用高斯函数的一半波形(k>0),给出ε值,令k值单向升高,在程序中完成测试f(k),k=1,2,…,l。

扫描影像中的不同部分,模糊程度存在差异。影像中间区域和胶片之间的差异较小,基本无需对其进行处理;而扫描影像两侧区域和胶片之间的差异较大,模糊程度较显著。所以针对扫描影像的不同部分,可通过不同长度滤波算法完成处理,详细过程为:

(1) 按照扫描影像的宽度b、一维滤波算子f(k)长度l,把扫描影像划分为中间对称的m个部分,其中m≤l。

(2) 针对扫描影像中间的首个部分,不对齐进行滤波处理。

(3) 针对扫描影像两侧对称的第i个部分,通过长度是i+l-m的滤波算子f(k),k=i+l-m…l对其进行处理,其中i

(4) 不同部分的灰度值与阶梯性改变,针对该问题,采用上述处理过程对宽度是b的扫描影像进行处理,按照处理后不同部分的灰度值确定校正系数z(k)(k=1,2,…,m),对处理后的灰度值进行校正处理,获取统一值。

(5) 针对步骤(3)处理扫描影像的第i个部分的灰度值,通过校正系数z(i)完成对其的处理,直至处理完扫描图像的全部区域,结束处理。

1.4 信息共享和访问控制

信息拥有者把医疗扫描影像及其他信息保存至相应数据库中,模型选择密码学中的代理重加密体系完成对医疗扫描影像的访问控制及共享。采用模型依据区块链技术实现,属于去中心化的应用场景,无可信第三方即无传统重加密场景中的唯一代理。AFS与MIFS中的所有节点均可被当成代理实现重加密,作为报酬可获取信息积分。

模型选用格基方法对协议进行设计,过程如下:

(3) 加密算法为

(4)

其中:σ1、σ2、σ3用于描述误差参数。

(4) 解密算法为

L=r1W+r2,

(5)

通过和0的间隔确定是0还是1。

(5) 重加密密钥生成为

che→f=(HF,R),

(6)

(7)

其中:U表示随机矩阵;ξ表示噪声。

(6) 重加密算法为

(r′1,r′2)=λ1(R,HF)+(λ2,λ3)+(r1,r2)·G,

(8)

其中:λ1、λ2、λ3为选自误差分布。

2 实验结果及分析

2.1 研究区域基本情况

利用研究区域医疗部门公布数据、当地走访等方式,对研究区域医疗卫生信息化情况进行了解。

研究地区面积约400 km2,管辖25个街镇,常住人口120万,户籍人口90万,二级医疗机构共5个,基层医疗机构共24个,社区站点和村卫生室共49个。

研究区域医疗在卫生信息化网络建设方面,利用租用电信、移动网络,通过光纤接入建立专网,实现区域医疗机构的网络联通,在各个医疗机构设置机房,将设计的区域医疗扫描影像检诊系统安装至PC机中。

2.2 数字扫描变换

实验选用扇形扫描方式获取扫描影像,回波信号在空间上通过极坐标的形式排列,采集的信息利用矩阵的形式进行保存。为了使显示的影像可直观地体现扫描目标,需完成对信息的数字扫描转换处理。利用MATLAB对原始信息进行坐标转换和数据插补处理。

首先完成极坐标向直角坐标系的转换,把原始信息进行转换得

xs=(D+d)·cosα,

(9)

ys=(D+d)·sinα,

(10)

其中:(d,α)表示所获取数据的极坐标;D表示探头表面距探头转动中心的距离;(xs,ys)表示转变后的直角坐标。

再完成对转换后影像的插值计算。因为坐标转换后缺失的像素和相同半径像素相关,所以选择圆插补方法。在原始信息的基础上,沿圆弧方向完成一维插补,如图4所示。

图4 圆插补方法示意图Fig.4 Schematic diagram of circular interpolation method

假设Qi,j与Qi,j+1是相邻采样线中半径一致的2个采样点,依据线性插补法计算其间各点的插补数据。图4中Qi,j和Qi,j+12个点间插补了半径一

在上述分析的基础上,获取某位患者的胸部低剂量CT影像,如图5所示。

图5 某患者胸部低剂量CT扫描影像Fig.5 Low-dose CT scanning image of a patient's chest

2.3 医疗扫描影像滤波结果测试

采集医疗扫描后,需将其传输至共享客户端,在传输的过程中由于受到外界环境的干扰,导致共享客户端接收的医疗扫描影像变模糊。为了验证设计的区域医疗扫描影像检诊系统的有效性,将区域医疗扫描影像检诊系统处理方法和文献[6]、文献[7]中系统处理方法作为对比,针对图5所示的某患者胸部低剂量CT扫描影像,依次采用3种方法对其进行滤波处理,处理后共享客户端接收的医疗扫描影像描述如图6所示。

图6 3种系统处理方法结果比较Fig.6 Comparison of processing results of three system processing methods

分析图6可以看出,通过区域医疗扫描影像检诊系统处理方法对扫描影像进行处理后,共享客户端接收的扫描影像纹理细节较文献[6]中系统处理方法和文献[7]中系统处理方法更加清晰,说明区域医疗扫描影像检诊系统处理方法能够有效实现医疗扫描影像的去噪,验证了所设计系统的有效性。

为了进一步验证区域医疗扫描影像检诊系统对医疗扫描影像的处理效果,在上述实验的基础上截取部分影像,对信息交互共享下区域医疗扫描影像检诊系统方法处理前和处理后第180行信息进行统计,结果如图7所示。

分析图7可知,处理前医疗扫描影像灰度范围是45～245,处理后医疗扫描影像灰度范围是18～255,说明处理后扫描影像灰度范围变宽。不仅如此,处理后在200 s和550 s处边界信息改变幅度升高,说明扫描影像对比度增加,医生能更准确地实现检诊。

图7 区域医疗扫描影像检诊系统处理前后的统计曲线Fig.7 Statistical curves before and after the processing of regional medical scanning image examination and diagnosis system

按照上述过程对85幅扫描影像进行处理及比较,得到的结果和上述结论均一致,验证了区域医疗扫描影像检诊系统采用方法的有效性。

2.4 系统应用结果测试

为了验证医疗扫描影像检诊系统的性能,以文献[6]中系统和文献[7]中系统作为对比,将其应用于研究区域中进行测试。在其他条件相同的情况下,比较3种系统治愈率、所需成本及系统使用者满意度均值,结果如表1所列。

表1 3种系统应用结果比较

分析表1中的数据可知,医疗扫描影像检诊系统在一定程度上增加了治愈率和使用者满意度,降低了成本,这主要是由于此系统改善了医疗机构的就医条件,利用专家远程检诊,降低了患者异地就医的需求,为患者赢取了宝贵的最佳治疗时间,增强了医疗机构的经济效益。

3 结论

设计信息交互共享下区域医疗扫描影像检诊系统,给出设计系统总体框架,设计统一的HL7标准接口引擎,对扫描影像进行滤波处理,通过格基方法对协议进行设计,保证安全性。通过实验对医疗扫描影像系统的性能进行验证,得出以下结论:

(1) 通过区域医疗扫描影像检诊系统处理后,共享客户端接收的扫描影像纹理细节清晰,滤波效果较好。

(2) 通过区域医疗扫描影像检诊系统处理后,扫描影像灰度范围变宽,且边界信息改变幅度升高,说明扫描影像对比度增加,使得医生更准确地实现检诊。

(3) 医疗扫描影像检诊系统在一定程度上提高了治愈率与使用者满意度,有效降低了治疗成本。