CN113515761A - 一种基于5g的手术影像云处理系统 - Google Patents

一种基于5g的手术影像云处理系统 Download PDF

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CN113515761A CN202110654828.9A CN202110654828A CN113515761A CN 113515761 A CN113515761 A CN 113515761A CN 202110654828 A CN202110654828 A CN 202110654828A CN 113515761 A CN113515761 A CN 113515761A
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褚光迪
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Abstract

本发明涉及医学影像技术领域，具体地说，涉及一种基于5G的手术影像云处理系统。包括基础建设单元、数据管理单元、功能服务单元和扩展应用单元；基础建设单元用于提供支持系统运行的设备、软件程序及智能技术等；数据管理单元用于对收集的医学影像资料进行管理及编辑处理；功能服务单元用于给用户提供多种服务项目来促进系统运行的安全稳定性；扩展应用单元用于通过增加多项扩展的应用来增强系统的功能性。本发明设计便于实时保存手术影像视频并及时上云，同时可以对视频素材进行剪辑操作，使影像资料可以进行多模态展示，另外可以直接影像视频资料，便于进行后期手术过程分析及从医人员培训，提高资料的应用范围，保证资料的及时性和安全性。

Description

一种基于5G的手术影像云处理系统
技术领域
本发明涉及医学影像技术领域，具体地说，涉及一种基于5G的手术影像云处理系统。
背景技术
随着医疗技术及各种高清显示器的不断发展，微创手术机器人、腹腔镜及各种内镜技术的应用越来越广泛，可以给医生带来便利、减轻患者的痛苦，提高手术的效果。手术过程中高清显示器可以给医生提供术野，同时也可以实时摄录手术的视频资料。但是，目前主要这些器械以人工操作为主，而且无法实时保存手术过程中的影像。医生，尤其是医学导师在给实习生或学员进行培训时，无法灵活地调用医学实例影像资料进行展示；同时，人为摄录的原始视频素材往往有明确偏向性，杂乱且冗长，并且这些视频资料均保存在医生个人手中，无法直接调用，还存在摄录格式不统一等情况，无法实现视频数据共享，不便于用户学习使用。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于5G的手术影像云处理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种基于5G的手术影像云处理系统，包括
基础建设单元、数据管理单元、功能服务单元和扩展应用单元；所述基础建设单元、所述数据管理单元、所述功能服务单元与所述扩展应用单元依次通过以太网通讯连接；所述基础建设单元用于提供支持系统运行的设备、软件程序及智能技术等；所述数据管理单元用于对收集的医学影像资料进行管理及编辑处理；所述功能服务单元用于给用户提供多种服务项目来促进系统运行的安全稳定性；所述扩展应用单元用于通过增加多项扩展的应用来增强系统的功能性；
所述基础建设单元包括终端设备模块、云数据库模块、技术支持模块和网络通信模块；
所述数据管理单元包括资料上云模块、影像处理模块、分类归纳模块和更新清洗模块；
所述功能服务单元包括应用平台模块、用户管理模块、权限分配模块和信息加密模块；
所述扩展应用单元包括AI分析模块、三维重建模块、培训连接模块和发布展示模块。
作为本技术方案的进一步改进，所述终端设备模块、所述云数据库模块与所述技术支持模块依次通过以太网通讯连接并独立运行；所述终端设备模块用于对支持系统运行的布设于各处的终端设备进行集中调控和分布管理；所述云数据库模块用于将获取的医学影像数据存储在云端以形成大数据库并在库内装载软件平台来对视频数据进行管理；所述技术支持模块用于在系统中载入各种智能技术来支持系统的运行过程；所述网络通信模块用于在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道。
其中，终端设备包括但不限于带有摄像功能的手术机器人、处理器、显示器、移动终端设备、视频卡、专用板卡(如特级卡)、视频前置服务器及其他外围设备。
具体地，手术机器人通过视频前置服务器与云连接，则手术机器人摄录的视频现在本地存储缓存及经压缩后再上传到云，可以避免因网络不稳定导致视频上传不畅的情况。
其中，智能技术包括无线传输技术、图像识别技术、智能AI技术、三维建模技术及各种软件程序；其中软件程序包括但不限于非线性编辑软件、二维动画软件、三维动画软件、图像处理软件、音视频处理软件、AI分析软件、三维建模工程软件等。
其中，网络通信技术包括但不限于有线网络、无线WiFi、5G网络、局域网、蓝牙等，并尤其以5G网络为主要工作网络。
作为本技术方案的进一步改进，所述资料上云模块的信号输出端与所述影像处理模块的信号输入端连接，所述影像处理模块的信号输出端与所述分类归纳模块的信号输入端连接，所述分类归纳模块的信号输出端与所述更新清洗模块的信号输入端连接；所述资料上云模块用于获取由机器人终端或其他摄像装置摄录的医学影像视频并将视频数据上传到云数据库进行存储；所述影像处理模块用于通过装载在云数据库端的各种视频软件对影像视频进行剪辑编撰操作；所述分类归纳模块用于对各种原始及处理后的影像视频数据按一定的标准进行分类整合；所述更新清洗模块用于实时将新增的影像视频数据更新到云数据库中并定期对无效、过期、损坏、重复的数据进行清理。
作为本技术方案的进一步改进，所述影像处理模块包括视频剪接模块、编辑处理模块、格式管理模块和并行保存模块；所述视频剪接模块的信号输出端与所述编辑处理模块的信号输入端连接，所述编辑处理模块的信号输出端与所述格式管理模块的信号输入端连接，所述格式管理模块的信号输出端与所述并行保存模块的信号输入端连接；所述视频剪接模块用于按照需求利用电子手段对原始的视频素材进行线性的剪接处理以形成新的连续画面；所述编辑处理模块用于利用数字技术对影像视频进行非线性的编辑处理；所述格式管理模块用于按照输出需求选择编辑处理后的视频格式并对原始视频进行格式转换；所述并行保存模块用于将原始素材视频、编辑处理后的视频及不同格式的视频同时进行保存以供后续分析及调用。
作为本技术方案的进一步改进，所述分类归纳模块采用ID3算法，其算法流程为：
设S是s个数据样本的集合，定义m个不同类Ci(i＝1，2，...，m)，设si是Ci类中的样本数，则对给定的样本S所期望的信息值的计算公式为：
Figure BDA0003112232260000031
其中，pi是任意样本属于Ci的概率，pi＝si/s；
设属性A具有不同值{a1，a2，...，a}，可以用属性A将样本S划分为{S1，S2，...，SV}，设sij是Sj中Ci类的样本数，则由A划分成子集的熵的计算公式为：
Figure BDA0003112232260000032
作为本技术方案的进一步改进，所述更新清洗模块采用信息量的熵算法，其计算公式为：
H(x)＝-∑P(Xi)log2P(Xi)；
其中，i＝1,2,3，...，n，Xi表示第i个状态(共n个状态)，P(Xi)代表出现第i个状态时的概率，H(x)为消除不确定性所需的信息量，单位为比特(bit)。
作为本技术方案的进一步改进，所述应用平台模块、所述用户管理模块、所述权限分配模块与所述信息加密模块依次通过以太网通讯连接且并排运行；所述应用平台模块用于给用户提供访问系统及获取影像视频数据的通道；所述用户管理模块用于对用户的身份信息进行认证及管理；所述权限分配模块用于根据用户的身份来给用户分配对应的操作权限；所述信息加密模块用于对重要的影像视频数据进行加密处理避免信息泄露。
其中，云上装载的软件平台可以对数据库内的视频数据进行管理，包括编辑及图像发布，以供用户查阅、培训及回放等操作，针对不同用户设置权限功能，有权限的用户可以分享视频。
其中，操作权限包括仅查看、下载、编辑、分享等。
作为本技术方案的进一步改进，所述信息加密模块的加密方法包括如下步骤：
Step1、系统参数的建立，随机选择一个数
Figure BDA0003112232260000041
计算Ppub＝sP，其中P为G1的生成元，选择2个强密码杂凑函数
Figure BDA0003112232260000042
和
Figure BDA0003112232260000043
其中H1将任意长度输入映射到固定长度，H2把用户身份ID映射到G1中的一个元素，最后PKG把s作为系统的私钥保存；
Step2、签名：执行随机选择
Figure BDA0003112232260000044
计算R＝rP，输出针对M的签名σ＝(R，rPpub+H1(M，R)dMACID)；
Step3、验证：设σ＝(U,V)为针对M的签名，验证者需要执行：计算QMACID＝H2(MACID)，计算u＝e(V,P)，计算v＝e(U+H1(M，U)QMACID,Ppub)，如果u＝v，则输出接受签名，否则输出拒绝。
作为本技术方案的进一步改进，所述AI分析模块、所述三维重建模块与所述培训连接模块并列运行，所述培训连接模块的信号输出端与所述发布展示模块的信号输入端连接；所述AI分析模块用于通过智能AI技术对影像视频的内容进行立体分析并进行多模态的展示；所述三维重建模块用于通过多维动画软件及三维建模软件来对影像内容进行三维重建操作使展示的内容更立体清晰；所述培训连接模块用于将该影像云处理系统与医学院的培训系统连接起来并建立数据共享的通道；所述发布展示模块用于根据需求从系统中调用对应的影像视频并在培训系统端进行发布展示。
本发明的目的之二在于，提供了一种基于5G的手术影像云处理系统的运行方法，包括如下步骤：
S1、通过无线网络技术将手术机器人或其他摄像装置与云数据库连接，手术机器人或其他摄像装置在工作过程中，实时摄录各种医学影像视频，主要为各种手术过程，并在摄录结束后及时通过5G网络将影像数据上传到云数据库进行存储；
S2、用户通过应用平台登录访问系统，并通过注册账户，获取对应的操作权限，用户的权限身份包括管理员、资深导师、实习医生、学员等，其中，管理员对影像资料具有进行查看、下载调用、编辑等操作权限，资深导师具有查看、下载调用等操作权限，实习医生与学员均只有查看的操作权限；
S3、在云数据库中加载各种视频处理软件，管理员登录系统，可以在云端直接对影像视频进行剪接、编辑、格式转换及保存等操作，而后系统自动对各类数据进行归类存储；
S4、管理员在编辑影像视频的同时，可以通过各种智能技术，识别并提取影像视频中的指定部位，并可以对指定部位进行AI分析及三维建模等操作，以便更好展示人体器官或组织的结构；
S5云端数库每次接收到新的影像资料后，可以及时将新增数据更新自动到库内，并智能地对库内的数据进行扫描及清洗操作；
S5、医学导师通过培训系统对实习医生及学员进行培训时，可以通过系统连接通道，直接调用对应的医学影像视频资料，并通过培训系统向学员进行展示。
本发明的目的之三在于，提供了一种基于5G的手术影像云处理系统的运行装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述任一的基于5G的手术影像云处理系统。
本发明的目的之四在于，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一的基于5G的手术影像云处理系统。
与现有技术相比，本发明的有益效果：该基于5G的手术影像云处理系统中，通过设置通过5G网络与手术机器人连接的云端数库，便于实时保存手术影像视频数据并及时上云存储，同时通过加载的各种软件及智能技术，可以灵活地对影像视频素材进行剪辑操作，并通过对影像内容进行AI分析和三维重建的扩展功能，使影像资料可以更好地进行多模态展示，另外设置通过网络通讯连接的培训系统，可以直接调用影像视频资料，便于进行后期手术过程分析及从医人员培训，提高资料的应用范围，保证资料的及时性和安全性。
附图说明
图1为本发明的整体产品架构图；
图2为本发明的整体系统装置结构图；
图3为本发明的局部系统装置结构图之一；
图4为本发明的局部系统装置结构图之一；
图5为本发明的局部系统装置结构图之一；
图6为本发明的局部系统装置结构图之一；
图7为本发明的局部系统装置结构图之一；
图8为本发明的示例性计算机程序产品结构图。
图中各个标号意义为：
1、处理器；2、显示器；3、云端数库；4、影像处理系统；5、手术机器人；6、视频前置服务器；7、培训系统；8、移动终端；
100、基础建设单元；101、终端设备模块；102、云数据库模块；103、技术支持模块；104、网络通信模块；
200、数据管理单元；201、资料上云模块；202、影像处理模块；2021、视频剪接模块；2022、编辑处理模块；2023、格式管理模块；2024、并行保存模块；203、分类归纳模块；204、更新清洗模块；
300、功能服务单元；301、应用平台模块；302、用户管理模块；303、权限分配模块；304、信息加密模块；
400、扩展应用单元；401、AI分析模块；402、三维重建模块；403、培训连接模块；404、发布展示模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1-图8所示，本实施例提供了一种基于5G的手术影像云处理系统，包括
基础建设单元100、数据管理单元200、功能服务单元300和扩展应用单元400；基础建设单元100、数据管理单元200、功能服务单元300与扩展应用单元400依次通过以太网通讯连接；基础建设单元100用于提供支持系统运行的设备、软件程序及智能技术等；数据管理单元200用于对收集的医学影像资料进行管理及编辑处理；功能服务单元300用于给用户提供多种服务项目来促进系统运行的安全稳定性；扩展应用单元400用于通过增加多项扩展的应用来增强系统的功能性；
基础建设单元100包括终端设备模块101、云数据库模块102、技术支持模块103和网络通信模块104；
数据管理单元200包括资料上云模块201、影像处理模块202、分类归纳模块203和更新清洗模块204；
功能服务单元300包括应用平台模块301、用户管理模块302、权限分配模块303和信息加密模块304；
扩展应用单元400包括AI分析模块401、三维重建模块402、培训连接模块403和发布展示模块404。
本实施例中，终端设备模块101、云数据库模块102与技术支持模块103依次通过以太网通讯连接并独立运行；终端设备模块101用于对支持系统运行的布设于各处的终端设备进行集中调控和分布管理；云数据库模块102用于将获取的医学影像数据存储在云端以形成大数据库并在库内装载软件平台来对视频数据进行管理；技术支持模块103用于在系统中载入各种智能技术来支持系统的运行过程；网络通信模块104用于在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道。
其中，终端设备包括但不限于带有摄像功能的手术机器人、处理器、显示器、移动终端设备、视频卡、专用板卡(如特级卡)、视频前置服务器及其他外围设备。
具体地，手术机器人通过视频前置服务器与云连接，则手术机器人摄录的视频现在本地存储缓存及经压缩后再上传到云，可以避免因网络不稳定导致视频上传不畅的情况。
其中，智能技术包括无线传输技术、图像识别技术、智能AI技术、三维建模技术及各种软件程序；其中软件程序包括但不限于非线性编辑软件、二维动画软件、三维动画软件、图像处理软件、音视频处理软件、AI分析软件、三维建模工程软件等。
其中，网络通信技术包括但不限于有线网络、无线WiFi、5G网络、局域网、蓝牙等，并尤其以5G网络为主要工作网络。
本实施例中，资料上云模块201的信号输出端与影像处理模块202的信号输入端连接，影像处理模块202的信号输出端与分类归纳模块203的信号输入端连接，分类归纳模块203的信号输出端与更新清洗模块204的信号输入端连接；资料上云模块201用于获取由机器人终端或其他摄像装置摄录的医学影像视频并将视频数据上传到云数据库进行存储；影像处理模块202用于通过装载在云数据库端的各种视频软件对影像视频进行剪辑编撰操作；分类归纳模块203用于对各种原始及处理后的影像视频数据按一定的标准进行分类整合；更新清洗模块204用于实时将新增的影像视频数据更新到云数据库中并定期对无效、过期、损坏、重复的数据进行清理。
进一步地，影像处理模块202包括视频剪接模块2021、编辑处理模块2022、格式管理模块2023和并行保存模块2024；视频剪接模块2021的信号输出端与编辑处理模块2022的信号输入端连接，编辑处理模块2022的信号输出端与格式管理模块2023的信号输入端连接，格式管理模块2023的信号输出端与并行保存模块2024的信号输入端连接；视频剪接模块2021用于按照需求利用电子手段对原始的视频素材进行线性的剪接处理以形成新的连续画面；编辑处理模块2022用于利用数字技术对影像视频进行非线性的编辑处理；格式管理模块2023用于按照输出需求选择编辑处理后的视频格式并对原始视频进行格式转换；并行保存模块2024用于将原始素材视频、编辑处理后的视频及不同格式的视频同时进行保存以供后续分析及调用。
具体地，分类归纳模块203采用ID3算法，其算法流程为：
设S是s个数据样本的集合，定义m个不同类Ci(i＝1，2，...，m)，设si是Ci类中的样本数，则对给定的样本S所期望的信息值的计算公式为：
Figure BDA0003112232260000091
其中，pi是任意样本属于Ci的概率，pi＝si/s；
设属性A具有不同值{a1，a2，...，a}，可以用属性A将样本S划分为{S1，S2，...，SV}，设sij是Sj中Ci类的样本数，则由A划分成子集的熵的计算公式为：
Figure BDA0003112232260000092
具体地，更新清洗模块204采用信息量的熵算法，其计算公式为：
H(x)＝-∑P(Xi)log2P(Xi)；
其中，i＝1,2,3，...，n，Xi表示第i个状态(共n个状态)，P(Xi)代表出现第i个状态时的概率，H(x)为消除不确定性所需的信息量，单位为比特(bit)。
本实施例中，应用平台模块301、用户管理模块302、权限分配模块303与信息加密模块304依次通过以太网通讯连接且并排运行；应用平台模块301用于给用户提供访问系统及获取影像视频数据的通道；用户管理模块302用于对用户的身份信息进行认证及管理；权限分配模块303用于根据用户的身份来给用户分配对应的操作权限；信息加密模块304用于对重要的影像视频数据进行加密处理避免信息泄露。
其中，云上装载的软件平台可以对数据库内的视频数据进行管理，包括编辑及图像发布，以供用户查阅、培训及回放等操作，针对不同用户设置权限功能，有权限的用户可以分享视频。
其中，操作权限包括仅查看、下载、编辑、分享等。
具体地，信息加密模块304的加密方法包括如下步骤：
Step1、系统参数的建立，随机选择一个数
Figure BDA0003112232260000101
计算Ppub＝sP，其中P为G1的生成元，选择2个强密码杂凑函数
Figure BDA0003112232260000102
和
Figure BDA0003112232260000103
其中H1将任意长度输入映射到固定长度，H2把用户身份ID映射到G1中的一个元素，最后PKG把s作为系统的私钥保存；
Step2、签名：执行随机选择
Figure BDA0003112232260000104
计算R＝rP，输出针对M的签名σ＝(R，rPpub+H1(M，R)dMACID)；
Step3、验证：设σ＝(U,V)为针对M的签名，验证者需要执行：计算QMACID＝H2(MACID)，计算u＝e(V,P)，计算v＝e(U+H1(M，U)QMACID,Ppub)，如果u＝v，则输出接受签名，否则输出拒绝。
本实施例中，AI分析模块401、三维重建模块402与培训连接模块403并列运行，培训连接模块403的信号输出端与发布展示模块404的信号输入端连接；AI分析模块401用于通过智能AI技术对影像视频的内容进行立体分析并进行多模态的展示；三维重建模块402用于通过多维动画软件及三维建模软件来对影像内容进行三维重建操作使展示的内容更立体清晰；培训连接模块403用于将该影像云处理系统与医学院的培训系统连接起来并建立数据共享的通道；发布展示模块404用于根据需求从系统中调用对应的影像视频并在培训系统端进行发布展示。
本实施例还提供了一种基于5G的手术影像云处理系统的运行方法，包括如下步骤：
S1、通过无线网络技术将手术机器人或其他摄像装置与云数据库连接，手术机器人或其他摄像装置在工作过程中，实时摄录各种医学影像视频，主要为各种手术过程，并在摄录结束后及时通过5G网络将影像数据上传到云数据库进行存储；
S2、用户通过应用平台登录访问系统，并通过注册账户，获取对应的操作权限，用户的权限身份包括管理员、资深导师、实习医生、学员等，其中，管理员对影像资料具有进行查看、下载调用、编辑等操作权限，资深导师具有查看、下载调用等操作权限，实习医生与学员均只有查看的操作权限；
S3、在云数据库中加载各种视频处理软件，管理员登录系统，可以在云端直接对影像视频进行剪接、编辑、格式转换及保存等操作，而后系统自动对各类数据进行归类存储；
S4、管理员在编辑影像视频的同时，可以通过各种智能技术，识别并提取影像视频中的指定部位，并可以对指定部位进行AI分析及三维建模等操作，以便更好展示人体器官或组织的结构；
S5云端数库每次接收到新的影像资料后，可以及时将新增数据更新自动到库内，并智能地对库内的数据进行扫描及清洗操作；
S5、医学导师通过培训系统对实习医生及学员进行培训时，可以通过系统连接通道，直接调用对应的医学影像视频资料，并通过培训系统向学员进行展示。
如图1所示，本实施例还提供了一种基于5G的手术影像云处理系统的示例性产品架构，包括处理器1及其配套的显示器2，处理器1外通过网络通讯连接有云端数库3，处理器1内装载有以云端数库3为数据基础的影像处理系统4，云端数库3外通过5G网络无线连接有手术机器人5，具有摄像功能的手术机器人5用于及时将摄录的影像视频资料传输到与其连接的视频前置服务器6，视频在本地存储缓冲并经压缩后上传到云端数库3，处理器2上还通过网络通讯连接有培训系统7，处理器外还通过无线通讯连接有移动终端8，移动终端8可以访问培训系统7。
如图8所示，本实施例还提供了一种基于5G的手术影像云处理系统的运行装置，该装置包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序。
处理器包括一个或一个以上处理核心，处理器通过总线与处理器相连，存储器用于存储程序指令，处理器执行存储器中的程序指令时实现上述的基于5G的手术影像云处理系统。
可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于5G的手术影像云处理系统。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面基于5G的手术影像云处理系统。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：包括
基础建设单元(100)、数据管理单元(200)、功能服务单元(300)和扩展应用单元(400)；所述基础建设单元(100)、所述数据管理单元(200)、所述功能服务单元(300)与所述扩展应用单元(400)依次通过以太网通讯连接；所述基础建设单元(100)用于提供支持系统运行的设备、软件程序及智能技术等；所述数据管理单元(200)用于对收集的医学影像资料进行管理及编辑处理；所述功能服务单元(300)用于给用户提供多种服务项目来促进系统运行的安全稳定性；所述扩展应用单元(400)用于通过增加多项扩展的应用来增强系统的功能性；
所述基础建设单元(100)包括终端设备模块(101)、云数据库模块(102)、技术支持模块(103)和网络通信模块(104)；
所述数据管理单元(200)包括资料上云模块(201)、影像处理模块(202)、分类归纳模块(203)和更新清洗模块(204)；
所述功能服务单元(300)包括应用平台模块(301)、用户管理模块(302)、权限分配模块(303)和信息加密模块(304)；
所述扩展应用单元(400)包括AI分析模块(401)、三维重建模块(402)、培训连接模块(403)和发布展示模块(404)。
2.根据权利要求1所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述终端设备模块(101)、所述云数据库模块(102)与所述技术支持模块(103)依次通过以太网通讯连接并独立运行；所述终端设备模块(101)用于对支持系统运行的布设于各处的终端设备进行集中调控和分布管理；所述云数据库模块(102)用于将获取的医学影像数据存储在云端以形成大数据库并在库内装载软件平台来对视频数据进行管理；所述技术支持模块(103)用于在系统中载入各种智能技术来支持系统的运行过程；所述网络通信模块(104)用于在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道。
3.根据权利要求1所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述资料上云模块(201)的信号输出端与所述影像处理模块(202)的信号输入端连接，所述影像处理模块(202)的信号输出端与所述分类归纳模块(203)的信号输入端连接，所述分类归纳模块(203)的信号输出端与所述更新清洗模块(204)的信号输入端连接；所述资料上云模块(201)用于获取由机器人终端或其他摄像装置摄录的医学影像视频并将视频数据上传到云数据库进行存储；所述影像处理模块(202)用于通过装载在云数据库端的各种视频软件对影像视频进行剪辑编撰操作；所述分类归纳模块(203)用于对各种原始及处理后的影像视频数据按一定的标准进行分类整合；所述更新清洗模块(204)用于实时将新增的影像视频数据更新到云数据库中并定期对无效、过期、损坏、重复的数据进行清理。
4.根据权利要求3所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述影像处理模块(202)包括视频剪接模块(2021)、编辑处理模块(2022)、格式管理模块(2023)和并行保存模块(2024)；所述视频剪接模块(2021)的信号输出端与所述编辑处理模块(2022)的信号输入端连接，所述编辑处理模块(2022)的信号输出端与所述格式管理模块(2023)的信号输入端连接，所述格式管理模块(2023)的信号输出端与所述并行保存模块(2024)的信号输入端连接；所述视频剪接模块(2021)用于按照需求利用电子手段对原始的视频素材进行线性的剪接处理以形成新的连续画面；所述编辑处理模块(2022)用于利用数字技术对影像视频进行非线性的编辑处理；所述格式管理模块(2023)用于按照输出需求选择编辑处理后的视频格式并对原始视频进行格式转换；所述并行保存模块(2024)用于将原始素材视频、编辑处理后的视频及不同格式的视频同时进行保存以供后续分析及调用。
5.根据权利要求3所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述分类归纳模块(203)采用ID3算法，其算法流程为：
设S是s个数据样本的集合，定义m个不同类Ci(i＝1，2，...，m)，设si是Ci类中的样本数，则对给定的样本S所期望的信息值的计算公式为：
Figure FDA0003112232250000021
其中，pi是任意样本属于Ci的概率，pi＝si/s；
设属性A具有不同值{a1，a2，...，a}，可以用属性A将样本S划分为{S1，S2，...，SV}，设sij是Sj中Ci类的样本数，则由A划分成子集的熵的计算公式为：
Figure FDA0003112232250000031
6.根据权利要求3所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述更新清洗模块(204)采用信息量的熵算法，其计算公式为：
H(x)＝-∑P(Xi)log2P(Xi)；
其中，i＝1,2,3，...，n，Xi表示第i个状态(共n个状态)，P(Xi)代表出现第i个状态时的概率，H(x)为消除不确定性所需的信息量，单位为比特(bit)。
7.根据权利要求1所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述应用平台模块(301)、所述用户管理模块(302)、所述权限分配模块(303)与所述信息加密模块(304)依次通过以太网通讯连接且并排运行；所述应用平台模块(301)用于给用户提供访问系统及获取影像视频数据的通道；所述用户管理模块(302)用于对用户的身份信息进行认证及管理；所述权限分配模块(303)用于根据用户的身份来给用户分配对应的操作权限；所述信息加密模块(304)用于对重要的影像视频数据进行加密处理避免信息泄露。
8.根据权利要求7所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述信息加密模块(304)的加密方法包括如下步骤：
Step1、系统参数的建立，随机选择一个数
Figure FDA0003112232250000032
计算Ppub＝sP，其中P为G1的生成元，选择2个强密码杂凑函数
Figure FDA0003112232250000033
和
Figure FDA0003112232250000034
其中H1将任意长度输入映射到固定长度，H2把用户身份ID映射到G1中的一个元素，最后PKG把s作为系统的私钥保存；
Step2、签名：执行随机选择
Figure FDA0003112232250000035
计算R＝rP，输出针对M的签名σ＝(R，rPpub+H1(M，R)dMACID)；
Step3、验证：设σ＝(U,V)为针对M的签名，验证者需要执行：计算QMACID＝H2(MACID)，计算u＝e(V,P)，计算v＝e(U+H1(M，U)QMACID,Ppub)，如果u＝v，则输出接受签名，否则输出拒绝。
9.根据权利要求1所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：所述AI分析模块(401)、所述三维重建模块(402)与所述培训连接模块(403)并列运行，所述培训连接模块(403)的信号输出端与所述发布展示模块(404)的信号输入端连接；所述AI分析模块(401)用于通过智能AI技术对影像视频的内容进行立体分析并进行多模态的展示；所述三维重建模块(402)用于通过多维动画软件及三维建模软件来对影像内容进行三维重建操作使展示的内容更立体清晰；所述培训连接模块(403)用于将该影像云处理系统与医学院的培训系统连接起来并建立数据共享的通道；所述发布展示模块(404)用于根据需求从系统中调用对应的影像视频并在培训系统端进行发布展示。
10.根据权利要求1所述的基于5G的手术影像云处理系统，其特征在于：该系统的运行方法包括如下步骤：
S1、通过无线网络技术将手术机器人或其他摄像装置与云数据库连接，手术机器人或其他摄像装置在工作过程中，实时摄录各种医学影像视频，主要为各种手术过程，并在摄录结束后及时通过5G网络将影像数据上传到云数据库进行存储；
S2、用户通过应用平台登录访问系统，并通过注册账户，获取对应的操作权限，用户的权限身份包括管理员、资深导师、实习医生、学员等，其中，管理员对影像资料具有进行查看、下载调用、编辑等操作权限，资深导师具有查看、下载调用等操作权限，实习医生与学员均只有查看的操作权限；
S3、在云数据库中加载各种视频处理软件，管理员登录系统，可以在云端直接对影像视频进行剪接、编辑、格式转换及保存等操作，而后系统自动对各类数据进行归类存储；
S4、管理员在编辑影像视频的同时，可以通过各种智能技术，识别并提取影像视频中的指定部位，并可以对指定部位进行AI分析及三维建模等操作，以便更好展示人体器官或组织的结构；
S5云端数库每次接收到新的影像资料后，可以及时将新增数据更新自动到库内，并智能地对库内的数据进行扫描及清洗操作；
S5、医学导师通过培训系统对实习医生及学员进行培训时，可以通过系统连接通道，直接调用对应的医学影像视频资料，并通过培训系统向学员进行展示。
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