[go: up one dir, main page]

CN116453670A - 一种血液标本检验数据的存储系统和方法 - Google Patents

一种血液标本检验数据的存储系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116453670A
CN116453670A CN202310713505.1A CN202310713505A CN116453670A CN 116453670 A CN116453670 A CN 116453670A CN 202310713505 A CN202310713505 A CN 202310713505A CN 116453670 A CN116453670 A CN 116453670A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
blood sample
sample test
noise
test
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310713505.1A
Other languages
English (en)
Inventor
王芹
栾术亮
于金萍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gaomi People's Hospital
Original Assignee
Gaomi People's Hospital
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gaomi People's Hospital filed Critical Gaomi People's Hospital
Priority to CN202310713505.1A priority Critical patent/CN116453670A/zh
Publication of CN116453670A publication Critical patent/CN116453670A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/14—Error detection or correction of the data by redundancy in operation
    • G06F11/1402—Saving, restoring, recovering or retrying
    • G06F11/1446—Point-in-time backing up or restoration of persistent data
    • G06F11/1448—Management of the data involved in backup or backup restore
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2211/00—Indexing scheme relating to details of data-processing equipment not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00
    • G06F2211/007—Encryption, En-/decode, En-/decipher, En-/decypher, Scramble, (De-)compress
    • G06F2211/008—Public Key, Asymmetric Key, Asymmetric Encryption
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种血液标本检验数据的存储系统和方法。所述方法包括以下步骤：通过数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，得到血液标本检验初始数据；并利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据；对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；利用检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据；利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据。本发明通过采用智能化技术进行血液标本检验，从而实现了对血液标本检验数据的安全、高效存储和管理。

Description

一种血液标本检验数据的存储系统和方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种血液标本检验数据的存储系统和方法。
背景技术
在医疗卫生领域，血液检验是临床医疗中一项重要技术，它能够提供医学研究人员所需的病理学和生化学信息，并为诊断疾病、选择治疗方法和监视治疗进展和效果等提供依据。然而，随着数字化技术和自动化设备的发展，现代血液标本检验技术不断地产生大量的检验数据，如何对血液标本检验数据进行高效、安全、准确的存储和管理，成为了当前血液标本检验技术所面临的重要问题。同时，医学研究人员还在不断探索着新的方法，通过挖掘血液标本检验数据的潜在关联和规律，能够为临床医疗提供有效的支持。
发明内容
基于此，本发明有必要提供一种血液标本检验数据的存储方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种血液标本检验数据的存储方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，得到血液标本检验初始数据；并利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据；
步骤S2：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；利用检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据；
步骤S3：利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；并通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据；
步骤S4：利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，得到血液标本检验量子数据；
步骤S5：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质，通过智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明通过使用数字化技术和自动化检验设备进行数据采集和检测处理，能够避免人工干预导致的错误和偏差，从而提高了血液标本检验初始数据的精度和准确性。利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，可以有效地从一定程度上检测出血液标本检验初始数据中的错误和异常数据，减少由于人为因素和设备因素导致的数据错误和偏差，提高了数据预处理的精准性。通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，可以将血液标本检验待处理数据转换为标准格式，为后续的降噪处理过程提供了数据基础。然后，通过利用合适的检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，能够去除血液标本检验标准数据中的噪声和冗余信息，从而提高了血液标本检验数据的准确性和可靠性。并且通过利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，可以减少血液标本检验数据的存储空间，提高血液标本检验数据的传输效率。通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，可以保护数据隐私，防止敏感数据泄露和被篡改。另外，通过利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，可以将血液标本检验加密数据分成多个量子态，从而提高血液标本检验加密数据的安全性和可靠性，有效防止血液标本检验加密数据被篡改和泄露。最后，基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，可以实现对血液标本检验量子数据的智能化管理和保护。其中智能标本管包括存储芯片和存储介质，通过智能标本管可以对血液标本检验量子数据进行存储备份处理，通过智能化管理技术，可以生成相应的存储管理信息和备份管理信息进行高效、安全、准确的存储和备份管理，从而实现对血液标本检验量子数据的全面管理和保护。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过数字化技术对血液标本进行数据采集处理，得到血液标本数据；
步骤S12：利用自动化检验设备对血液标本数据进行检测处理，得到血液标本检验初始数据；
步骤S13：利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据。
本发明通过使用数字化技术对血液标本进行数据采集处理，能够将血液标本转换为数字信号，便于计算机进行处理和存储，另外，通过数字化技术的应用可以将人工采集的过程转化为机器自动采集，避免了人为因素的干扰和误差，数字化技术不但提高了数据采集的效率和准确度，而且可以直接将血液标本数据与其他医疗记录系统连接起来，从而实现信息的共享和利用。然后，通过利用自动化检验设备可以快速、准确地对血液标本数据进行分析和检测处理，避免了人工操作的偏差和误差，得到的血液标本检验初始数据中包括血液成分、生化指标、免疫学检测指标等多个方面的数据信息，能够为医疗研究人员提供快速诊断、治疗和监测的数据支持。最后，通过使用校验预处理技术可以去除血液标本检验初始数据中的脏数据，防止错误数据对后续的数据处理和分析产生影响，保证血液标本检验待处理数据的准确性和可靠性，从而提高血液标本检验待处理数据的质量和应用价值。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；
步骤S22：对血液标本检验标准数据进行数据清洗处理，得到血液标本检验待降噪数据；
步骤S23：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据。
本发明通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，能够将不同标本来源、不同检测方法、不同单位等因素带来的差异性归一化，使得血液标本检验待处理数据变得更加易于比较与分析，标准化处理可以使得血液标本检验待处理数据在不同医疗机构、不同时间点、不同医疗研究等环境下，具有相同的基准度量，便于血液标本检验待处理数据的共享、复用和统计分析。在标准化处理之后，仍然可能存在一些错误或者异常的数据，这些异常数据可能会影响到后续的数据降噪处理过程，通过数据清洗可以去除这些异常数据点，是数据处理的重要步骤。另外，数据清洗过程可以保证血液标本检验待降噪数据的准确性和完整性，同时也可以避免传统降噪算法在处理错误数据时产生的不必要误差。最后，通过利用合适的检验降噪算法对处理后的血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，旨在消除血液标本检验待降噪数据中的噪声源，从而提高血液标本检验待降噪数据的质量和可信度。通过降噪处理，可以有效地过滤血液标本检验待降噪数据中的异常噪声源和错误信息，并增加血液标本检验待降噪数据的真实性和可读性，为后续的压缩加密存储工作奠定了数据基础。
优选地，步骤S23包括以下步骤：
步骤S231：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，得到血液标本检验噪声值；
其中，检验降噪算法函数如下所示：
；
式中，为血液标本检验噪声值，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，/>为血液标本检验待降噪数据的数量，/>为血液标本检验待降噪数据，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值，/>为检验降噪算法核函数，/>为检验降噪算法核函数的形状参数，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数，为检验降噪算法的积分微元，/>为血液标本检验噪声值的修正值；
本发明构建了一个检验降噪算法函数的公式，用于对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，为了消除血液标本检验待降噪数据中的噪声源对后续的血液标本检验数据存储管理过程的影响，需要对血液标本检验待降噪数据进行降噪处理，以得到更加干净、准确的血液标本检验待降噪数据，通过该检验降噪算法能够有效地去除血液标本检验待降噪数据中的噪声和干扰数据，从而提高血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。该算法函数公式充分考虑了血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，血液标本检验待降噪数据的数量/>，血液标本检验待降噪数据/>，血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度/>，血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值/>，检验降噪算法核函数/>，检验降噪算法核函数的形状参数/>，检验降噪算法的积分微元/>，血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数/>，并需要对计算得到的血液标本检验噪声值进行归一化处理，根据血液标本检验噪声值/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对血液标本检验待降噪数据的噪声值的计算，同时，该算法函数公式中的血液标本检验噪声值的修正值/>可以根据实际情况进行调整，从而提高检验降噪算法的准确性和适用性。
步骤S232：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值大于或等于预设的血液标本检验噪声阈值时，则剔除该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据，得到血液标本检验数据；
步骤S233：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值小于预设的血液标本检验噪声阈值时，则直接将该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据。
本发明由于获取的血液标本检验待降噪数据中可能存在噪声干扰以及异常噪声源等情况，会对后续的血液标本检验数据存储工作的准确度和可靠性造成不良影响，所以通过设置一个适当的检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，能够识别和测量出血液标本检验待降噪数据中存在的噪声和干扰信号，从源头上去除噪声信号，从而提高血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。该检验降噪算法通过结合检验降噪算法核函数、检验降噪算法核函数的形状参数、频域带宽参数以及修正值等参数对降噪过程进行调整和优化处理，以获得最佳的降噪效果和计算结果，从而较为精确地计算出血液标本检验噪声值。然后，根据具体的数据降噪处理需求和质量标准，通过设定合适的血液标本检验噪声阈值对计算得到的血液标本检验噪声值进行判断，能够有效地剔除血液标本检验噪声值较大的血液标本检验待降噪数据，避免这些血液标本检验噪声值较大的血液标本检验待降噪数据对整体数据的影响，有助于进一步提高数据的质量，减少不必要的干扰和误差，从而保证了血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。最后，使用预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，将血液标本检验噪声值较小的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据，可以得到更加准确和可靠的血液标本检验待降噪数据，这些数据较少受到噪声的干扰，可以为后续的压缩加密过程提供更加稳定的数据基础，从而提高血液标本检验数据的可用性和有效性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：创建血液标本检验备份数据库，并利用数据备份技术将血液标本检验数据备份到血液标本检验备份数据库，以得到血液标本检验备份数据；
步骤S32：利用数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；
步骤S33：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据。
本发明通过创建血液标本检验备份数据库是为了给血液标本检验数据提供一个备份空间，能够在血液标本检验数据丢失或损坏时进行恢复处理，并通过数据备份技术将血液标本检验数据完整地备份到血液标本检验备份数据库，从而确保血液标本检验数据的完整性和可恢复性。然后，通过设置合适的数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，能够将血液标本检验数据压缩到较小的存储空间中，从而节省血液标本检验数据的存储空间。最后，通过使用权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以保证血液标本检验压缩数据的安全性。该权益令牌加密技术是基于令牌加密密钥对血液标本检验压缩数据进行加密和解密处理，能够确保血液标本检验压缩数据的保密性，在实际应用过程中，只有持有令牌加密密钥的用户才能够解密血液标本检验加密数据，从而保证了血液标本检验加密数据的安全性和隐私性。
优选地，步骤S32中的数据压缩算法的函数公式具体为：
；
；
式中，为数据压缩算法函数，/>为血液标本检验备份数据的压缩长度，/>为压缩位置参数，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差，/>为压缩位置误差积分函数的积分微元，/>为离散傅里叶变换函数，/>为离散傅里叶变换的次数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整系数，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数，/>为调整压缩分布指数的控制指数因子，/>为调整压缩影响系数的控制系数因子，/>为离散傅里叶变换函数的积分微元，/>为数据压缩算法函数的修正值。
本发明构建了一个数据压缩算法函数的公式，用于对血液标本检验备份数据进行压缩处理，该数据压缩算法通过将原始的血液标本检验备份数据进行压缩处理，使得血液标本检验备份数据占用的存储空间降低，以减少数据存储空间和传输带宽的占用，从而保证血液标本检验备份数据的完整性和准确性。该算法函数公式充分考虑了血液标本检验备份数据的压缩长度，压缩位置参数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差/>，压缩位置误差积分函数的积分微元/>，离散傅里叶变换函数/>，离散傅里叶变换的次数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整系数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数/>，调整压缩分布指数的控制指数因子/>，调整压缩影响系数的控制系数因子/>，离散傅里叶变换函数的积分微元/>，数据压缩算法函数的修正值/>，其中通过血液标本检验备份数据的压缩长度/>，压缩位置参数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值/>，压缩位置误差积分函数的积分微元/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差/>以及对数函数，并且对压缩长度进行归一化处理，根据以上各参数之间的相互关系构成了一种压缩位置误差积分函数关系/>，另外，还通过离散傅里叶变换的次数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整系数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数/>，调整压缩分布指数的控制指数因子/>，离散傅里叶变换函数的积分微元/>，调整压缩影响系数的控制系数因子/>以及血液标本检验备份数据的压缩长度/>构成了压缩长度的离散傅里叶变换函数/>关系/>，根据数据压缩算法函数/>与以上各参数构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对血液标本检验备份数据的压缩处理，同时，通过数据压缩算法函数的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高数据压缩算法的适用性和稳定性。
优选地，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术包括令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术；
步骤S332：利用基于密码学的令牌生成技术对血液标本检验压缩数据进行令牌密钥生成处理，以生成血液标本检验令牌加密密钥；
步骤S333：利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密处理，得到血液标本检验一级加密数据；
步骤S334：利用非对称加密技术对血液标本检验一级加密数据进行二级加密处理，得到血液标本检验二级加密数据；
步骤S335：利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。
本发明通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术由令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术组成，该权益令牌加密技术可以确保血液标本检验压缩数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。利用基于密码学的令牌生成技术生成血液标本检验令牌加密密钥，该血液标本检验令牌加密密钥是加密和解密血液标本检验压缩数据的必备密钥，它是基于密码学技术生成的，保证了密钥的安全性和难以破解性，生成的血液标本检验令牌加密密钥可以用于后续的加密和解密操作。然后，通过利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密，该对称加密技术是一种加密和解密使用同一个密钥的加密技术，它通过对血液标本检验令牌加密密钥进行加密，从而保证在传输过程中血液标本检验令牌加密密钥的安全性。另外，还通过利用非对称加密技术对一级加密后的血液标本检验一级加密数据进行二级加密，该非对称加密技术是一种使用不同密钥进行加密和解密的加密技术，它能够进一步提高血液标本检验令牌加密密钥的安全性。具体地，利用公钥进行加密以及私钥进行解密的加密方式，从而保证数据传输过程中数据的安全性和可靠性。最后，通过利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。该数字签名技术是一种可以保证数据完整性和认证性的加密技术，它通过对血液标本检验二级加密数据进行签名认证，保证血液标本检验二级加密数据在传输过程中没有被篡改。在数字签名技术中，使用私钥进行签名，使用公钥进行验证，能够确保血液标本检验加密数据的安全性和可靠性。
优选地，步骤S4中的量子态分区算法的函数公式具体为：
；
式中，为血液标本检验量子数据，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区位置，为血液标本检验加密数据的量子态初始分区位置，/>为量子态分区位置的调整参数，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区动量，/>为血液标本检验加密数据的量子态初始分区动量，/>为量子态分区动量的调整参数，/>为量子态分区位置/>与量子态分区动量/>之间的量子态波函数，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态左矢量，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态右矢量，/>为量子态分区位置/>的积分微元，/>为量子态分区动量/>的积分微元，/>为血液标本检验量子数据的修正值。
本发明构建了一个量子态分区算法函数的公式，用于对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，该量子态分区算法能够对血液标本检验加密数据进行精准的划分和控制，从而保证了血液标本检验加密数据的准确性和完整性，通过调整参数灵活地对量子态划分过程进行调整，从而适应不同场景下的血液标本检验加密数据量子态处理需求。该算法函数充分考虑了血液标本检验加密数据的量子态分区位置，血液标本检验加密数据的量子态初始分区位置/>，量子态分区位置的调整参数/>，血液标本检验加密数据的量子态分区动量/>，血液标本检验加密数据的量子态初始分区动量/>，量子态分区动量的调整参数，量子态分区位置/>与量子态分区动量/>之间的量子态波函数/>，在量子态分区位置与量子态分区动量/>空间中的量子态左矢量/>，在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态右矢量/>，量子态分区位置/>的积分微元/>，量子态分区动量/>的积分微元/>，根据血液标本检验量子数据/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对血液标本检验加密数据的量子态划分需求，同时，通过血液标本检验量子数据的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高量子态分区算法的适用性和鲁棒性。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，通过智能化管理技术对血液标本检验量子数据进行存储备份处理，以生成存储管理信息和备份管理信息，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；
步骤S52：利用存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质；
步骤S53：基于备份管理信息利用智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明通过基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，可以实现对血液标本检验量子数据的智能化管理。该智能标本管包括存储芯片和存储介质，可以对血液标本检验量子数据进行存储备份处理。通过智能化管理技术，可以生成相应的存储管理信息和备份管理信息，从而实现对血液标本检验量子数据的全面管理和保护。然后，利用存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质中。存储管理信息通过记录血液标本检验量子数据的存储位置、存储时间、存储状态等信息，能够实现对血液标本检验量子数据的有效管理和控制。并通过在智能标本管的存储介质中存储血液标本检验量子数据，从而确保血液标本检验量子数据的安全性和可靠性。最后，基于备份管理信息利用智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器中，备份管理信息通过记录血液标本检验量子数据的备份位置、备份时间、备份状态等信息，能够实现对血液标本检验量子数据的有效备份和恢复，进一步提高血液标本检验量子数据的安全性和可靠性。同时，备份管理信息可以记录血液标本检验量子数据的备份历史，方便后续的数据审核和查询处理。
优选地，本发明还提供了一种血液标本检验数据的存储系统，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上任一项所述的血液标本检验数据的存储方法。
综上所述，本发明提供了一种血液标本检验数据的存储系统，该系统能够实现本发明所述任意一种血液标本检验数据的存储方法，用于联合存储器、处理器及存储器上运行的计算机程序之间的操作实现一种血液标本检验数据的存储方法，系统内部结构互相协作，该存储系统通过使用数字化技术和自动化检测设备在采集、处理和存储血液标本信息的整个过程中，保证血液标本检验数据的准确性和完整性，从而提高血液标本检验数据利用的效率和可靠性。然后，通过使用权益令牌加密技术和量子态分区算法在数据处理、存储和共享的过程中对血液标本检验数据进行严格保护，确保用户敏感信息不被窃取、篡改或泄露，通过权益令牌加密技术实现了多重加密处理，从而保障了血液标本检验数据的安全性和可靠性。最后，通过采用智能标本管的存储芯片和存储介质在存储血液标本检验数据的过程中实现了双重备份，并且能够实现高效、安全、准确的存储和管理操作，还可以通过与云端服务器的连接实现远程共享和管理血液标本检验数据，从而提高血液标本检验数据的存储管理效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明血液标本检验数据的存储方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图；
图3为图2中步骤S23的详细步骤流程示意图；
图4为图1中步骤S3的详细步骤流程示意图；
图5为图4中步骤S33的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图5，本发明提供了一种血液标本检验数据的存储方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：通过数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，得到血液标本检验初始数据；并利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据；
步骤S2：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；利用检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据；
步骤S3：利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；并通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据；
步骤S4：利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，得到血液标本检验量子数据；
步骤S5：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质，通过智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明实施例中，请参考图1所示，为本发明血液标本检验数据的存储方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述血液标本检验数据的存储方法的步骤包括：
步骤S1：通过数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，得到血液标本检验初始数据；并利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据；
本发明实施例通过选择适当的数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，以得到血液标本检验初始数据。然后，通过利用校验预处理技术定义适当的数据校验规则对血液标本检验初始数据进行数据校验，最终得到血液标本检验待处理数据。
步骤S2：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；利用检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据；
本发明实施例通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，将血液标本检验待处理数据的单位、精度等统一到一定标准范围内，以得到血液标本检验标准数据。然后，通过设置一个合适的检验降噪算法消除血液标本检验标准数据中噪声源的影响，最终得到血液标本检验数据。
步骤S3：利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；并通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据；
本发明实施例通过设置一个合适的数据压缩算法对获取到的血液标本检验数据进行压缩处理，减小血液标本检验数据的存储空间和传输带宽，以得到血液标本检验压缩数据。然后，通过设置由令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术以及数字签名技术等技术组成的权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行加密处理，最终得到血液标本检验加密数据。
步骤S4：利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，得到血液标本检验量子数据；
本发明实施例通过设置一个合适的量子态分区算法对多重加密处理后的血液标本检验加密数据进行量子态划分处理，最终得到血液标本检验量子数据。
步骤S5：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质，通过智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明实施例通过血液标本检验量子数据创建适当的智能标本管，该智能标本管中包含存储芯片和存储介质，其中存储芯片具备足够的存储容量以及高速的存取缓存速度，存储介质具备足够的可靠性和长期保存的稳定性。然后，通过使用合适的技术对血液标本检验量子数据进行双重存储备份处理，将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质中，并通过智能标本管的存储芯片作为媒介将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明通过使用数字化技术和自动化检验设备进行数据采集和检测处理，能够避免人工干预导致的错误和偏差，从而提高了血液标本检验初始数据的精度和准确性。利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，可以有效地从一定程度上检测出血液标本检验初始数据中的错误和异常数据，减少由于人为因素和设备因素导致的数据错误和偏差，提高了数据预处理的精准性。通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，可以将血液标本检验待处理数据转换为标准格式，为后续的降噪处理过程提供了数据基础。然后，通过利用合适的检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，能够去除血液标本检验标准数据中的噪声和冗余信息，从而提高了血液标本检验数据的准确性和可靠性。并且通过利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，可以减少血液标本检验数据的存储空间，提高血液标本检验数据的传输效率。通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，可以保护数据隐私，防止敏感数据泄露和被篡改。另外，通过利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，可以将血液标本检验加密数据分成多个量子态，从而提高血液标本检验加密数据的安全性和可靠性，有效防止血液标本检验加密数据被篡改和泄露。最后，基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，可以实现对血液标本检验量子数据的智能化管理和保护。其中智能标本管包括存储芯片和存储介质，通过智能标本管可以对血液标本检验量子数据进行存储备份处理，通过智能化管理技术，可以生成相应的存储管理信息和备份管理信息进行高效、安全、准确的存储和备份管理，从而实现对血液标本检验量子数据的全面管理和保护。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过数字化技术对血液标本进行数据采集处理，得到血液标本数据；
本发明实施例通过选择适当的数字化技术对血液标本进行数据采集，最终得到血液标本数据。
步骤S12：利用自动化检验设备对血液标本数据进行检测处理，得到血液标本检验初始数据；
本发明实施例通过选择合适的自动化检验设备，例如血液分析仪、血常规分析仪等设备，利用所选择的自动化检验设备对血液标本数据进行检测处理，最终得到血液标本检验初始数据。
步骤S13：利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据。
本发明实施例通过利用校验预处理技术定义数据校验规则，例如识别数值、检查数据有效性等规则，通过使用定义的数据校验规则对血液标本检验初始数据进行数据校验，最终得到血液标本检验待处理数据。
本发明通过使用数字化技术对血液标本进行数据采集处理，能够将血液标本转换为数字信号，便于计算机进行处理和存储，另外，通过数字化技术的应用可以将人工采集的过程转化为机器自动采集，避免了人为因素的干扰和误差，数字化技术不但提高了数据采集的效率和准确度，而且可以直接将血液标本数据与其他医疗记录系统连接起来，从而实现信息的共享和利用。然后，通过利用自动化检验设备可以快速、准确地对血液标本数据进行分析和检测处理，避免了人工操作的偏差和误差，得到的血液标本检验初始数据中包括血液成分、生化指标、免疫学检测指标等多个方面的数据信息，能够为医疗研究人员提供快速诊断、治疗和监测的数据支持。最后，通过使用校验预处理技术可以去除血液标本检验初始数据中的脏数据，防止错误数据对后续的数据处理和分析产生影响，保证血液标本检验待处理数据的准确性和可靠性，从而提高血液标本检验待处理数据的质量和应用价值。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；
步骤S22：对血液标本检验标准数据进行数据清洗处理，得到血液标本检验待降噪数据；
步骤S23：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据。
作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；
本发明实施例通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，将血液标本检验待处理数据的单位、精度等统一到一定标准范围内以确保血液标本检验待处理数据的一致性，最终得到血液标本检验标准数据。
步骤S22：对血液标本检验标准数据进行数据清洗处理，得到血液标本检验待降噪数据；
本发明实施例通过对血液标本检验标准数据进行数据清洗、去除重复数据、异常数据、无效数据以及缺失值填充等预处理后，最终得到血液标本检验待降噪数据。
步骤S23：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据。
本发明实施例通过设置合适的检验降噪算法核函数、形状参数、频域带宽参数以及修正值等参数来构建一个适当的检验降噪算法，利用构建的检验降噪算法消除血液标本检验待降噪数据中噪声源的影响，最终得到血液标本检验数据。
本发明通过对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，能够将不同标本来源、不同检测方法、不同单位等因素带来的差异性归一化，使得血液标本检验待处理数据变得更加易于比较与分析，标准化处理可以使得血液标本检验待处理数据在不同医疗机构、不同时间点、不同医疗研究等环境下，具有相同的基准度量，便于血液标本检验待处理数据的共享、复用和统计分析。在标准化处理之后，仍然可能存在一些错误或者异常的数据，这些异常数据可能会影响到后续的数据降噪处理过程，通过数据清洗可以去除这些异常数据点，是数据处理的重要步骤。另外，数据清洗过程可以保证血液标本检验待降噪数据的准确性和完整性，同时也可以避免传统降噪算法在处理错误数据时产生的不必要误差。最后，通过利用合适的检验降噪算法对处理后的血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，旨在消除血液标本检验待降噪数据中的噪声源，从而提高血液标本检验待降噪数据的质量和可信度。通过降噪处理，可以有效地过滤血液标本检验待降噪数据中的异常噪声源和错误信息，并增加血液标本检验待降噪数据的真实性和可读性，为后续的压缩加密存储工作奠定了数据基础。
优选地，步骤S23包括以下步骤：
步骤S231：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，得到血液标本检验噪声值；
其中，检验降噪算法函数如下所示：
；
式中，为血液标本检验噪声值，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，/>为血液标本检验待降噪数据的数量，/>为血液标本检验待降噪数据，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值，/>为检验降噪算法核函数，/>为检验降噪算法核函数的形状参数，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数，为检验降噪算法的积分微元，/>为血液标本检验噪声值的修正值；
步骤S232：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值大于或等于预设的血液标本检验噪声阈值时，则剔除该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据，得到血液标本检验数据；
步骤S233：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值小于预设的血液标本检验噪声阈值时，则直接将该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据。
作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图2中步骤S23的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S23包括以下步骤：
步骤S231：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，得到血液标本检验噪声值；
本发明实施例通过设置合适的检验降噪算法核函数、形状参数、频域带宽参数以及修正值等参数来构建一个适当的检验降噪算法，并通过噪声频域信号空间坐标长度计算得到估计噪声值对实际噪声值评估处理，根据检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据中每个噪声频域信号进行噪声值计算，最终得到血液标本检验噪声值。
其中，检验降噪算法函数如下所示：
；
式中，为血液标本检验噪声值，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，/>为血液标本检验待降噪数据的数量，/>为血液标本检验待降噪数据，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值，/>为检验降噪算法核函数，/>为检验降噪算法核函数的形状参数，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数，为检验降噪算法的积分微元，/>为血液标本检验噪声值的修正值；
本发明构建了一个检验降噪算法函数的公式，用于对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，为了消除血液标本检验待降噪数据中的噪声源对后续的血液标本检验数据存储管理过程的影响，需要对血液标本检验待降噪数据进行降噪处理，以得到更加干净、准确的血液标本检验待降噪数据，通过该检验降噪算法能够有效地去除血液标本检验待降噪数据中的噪声和干扰数据，从而提高血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。该算法函数公式充分考虑了血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，血液标本检验待降噪数据的数量/>，血液标本检验待降噪数据/>，血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度/>，血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值/>，检验降噪算法核函数/>，检验降噪算法核函数的形状参数/>，检验降噪算法的积分微元/>，血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数/>，并需要对计算得到的血液标本检验噪声值进行归一化处理，根据血液标本检验噪声值/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系，该算法函数公式实现了对血液标本检验待降噪数据的噪声值的计算，同时，该算法函数公式中的血液标本检验噪声值的修正值/>可以根据实际情况进行调整，从而提高检验降噪算法的准确性和适用性。
步骤S232：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值大于或等于预设的血液标本检验噪声阈值时，则剔除该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据，得到血液标本检验数据；
本发明实施例根据预设的血液标本检验噪声阈值，判断计算得到的血液标本检验噪声值是否超过预设的血液标本检验噪声阈值，当血液标本检验噪声值大于或等于预设的血液标本检验噪声阈值时，说明该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据中的噪声源的干扰影响较大，则剔除该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据，最终得到血液标本检验数据。
步骤S233：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值小于预设的血液标本检验噪声阈值时，则直接将该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据。
本发明实施例根据预设的血液标本检验噪声阈值，判断计算得到的血液标本检验噪声值是否超过预设的血液标本检验噪声阈值，当血液标本检验噪声值小于预设的血液标本检验噪声阈值时，说明该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据中的噪声源的干扰影响较小，则直接将该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据。
本发明由于获取的血液标本检验待降噪数据中可能存在噪声干扰以及异常噪声源等情况，会对后续的血液标本检验数据存储工作的准确度和可靠性造成不良影响，所以通过设置一个适当的检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，能够识别和测量出血液标本检验待降噪数据中存在的噪声和干扰信号，从源头上去除噪声信号，从而提高血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。该检验降噪算法通过结合检验降噪算法核函数、检验降噪算法核函数的形状参数、频域带宽参数以及修正值等参数对降噪过程进行调整和优化处理，以获得最佳的降噪效果和计算结果，从而较为精确地计算出血液标本检验噪声值。然后，根据具体的数据降噪处理需求和质量标准，通过设定合适的血液标本检验噪声阈值对计算得到的血液标本检验噪声值进行判断，能够有效地剔除血液标本检验噪声值较大的血液标本检验待降噪数据，避免这些血液标本检验噪声值较大的血液标本检验待降噪数据对整体数据的影响，有助于进一步提高数据的质量，减少不必要的干扰和误差，从而保证了血液标本检验待降噪数据的准确性和可靠性。最后，使用预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，将血液标本检验噪声值较小的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据，可以得到更加准确和可靠的血液标本检验待降噪数据，这些数据较少受到噪声的干扰，可以为后续的压缩加密过程提供更加稳定的数据基础，从而提高血液标本检验数据的可用性和有效性。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：创建血液标本检验备份数据库，并利用数据备份技术将血液标本检验数据备份到血液标本检验备份数据库，以得到血液标本检验备份数据；
步骤S32：利用数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；
步骤S33：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据。
作为本发明的一个实施例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：创建血液标本检验备份数据库，并利用数据备份技术将血液标本检验数据备份到血液标本检验备份数据库，以得到血液标本检验备份数据；
本发明实施例通过创建血液标本检验备份数据库为血液标本检验数据提供备份空间，以防血液标本检验数据在后续的数据处理过程中丢失或损坏，然后，通过使用数据备份技术将血液标本检验数据备份到构建的血液标本检验备份数据库中，并使用安全连接传输血液标本检验数据，从血液标本检验备份数据库中获取血液标本检验数据，最终得到血液标本检验备份数据。
步骤S32：利用数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；
本发明实施例通过设置一个合适的数据压缩算法对获取到的血液标本检验备份数据进行压缩处理，以减小血液标本检验备份数据的存储空间和传输带宽，最终得到血液标本检验压缩数据。
步骤S33：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据。
本发明实施例通过设置由令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术以及数字签名技术等技术组成的权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行加密处理，最终得到血液标本检验加密数据。
本发明通过创建血液标本检验备份数据库是为了给血液标本检验数据提供一个备份空间，能够在血液标本检验数据丢失或损坏时进行恢复处理，并通过数据备份技术将血液标本检验数据完整地备份到血液标本检验备份数据库，从而确保血液标本检验数据的完整性和可恢复性。然后，通过设置合适的数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，能够将血液标本检验数据压缩到较小的存储空间中，从而节省血液标本检验数据的存储空间。最后，通过使用权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以保证血液标本检验压缩数据的安全性。该权益令牌加密技术是基于令牌加密密钥对血液标本检验压缩数据进行加密和解密处理，能够确保血液标本检验压缩数据的保密性，在实际应用过程中，只有持有令牌加密密钥的用户才能够解密血液标本检验加密数据，从而保证了血液标本检验加密数据的安全性和隐私性。
优选地，步骤S32中的数据压缩算法的函数公式具体为：
；
；
式中，为数据压缩算法函数，/>为血液标本检验备份数据的压缩长度，/>为压缩位置参数，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差，/>为压缩位置误差积分函数的积分微元，/>为离散傅里叶变换函数，/>为离散傅里叶变换的次数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整系数，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数，/>为调整压缩分布指数的控制指数因子，/>为调整压缩影响系数的控制系数因子，/>为离散傅里叶变换函数的积分微元，/>为数据压缩算法函数的修正值。
本发明构建了一个数据压缩算法函数的公式，用于对血液标本检验备份数据进行压缩处理，该数据压缩算法通过将原始的血液标本检验备份数据进行压缩处理，使得血液标本检验备份数据占用的存储空间降低，以减少数据存储空间和传输带宽的占用，从而保证血液标本检验备份数据的完整性和准确性。该算法函数公式充分考虑了血液标本检验备份数据的压缩长度，压缩位置参数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差/>，压缩位置误差积分函数的积分微元/>，离散傅里叶变换函数/>，离散傅里叶变换的次数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整系数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数/>，调整压缩分布指数的控制指数因子/>，调整压缩影响系数的控制系数因子/>，离散傅里叶变换函数的积分微元/>，数据压缩算法函数的修正值/>，其中通过血液标本检验备份数据的压缩长度/>，压缩位置参数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值/>，压缩位置误差积分函数的积分微元/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差/>以及对数函数，并且对压缩长度进行归一化处理，根据以上各参数之间的相互关系构成了一种压缩位置误差积分函数关系/>，另外，还通过离散傅里叶变换的次数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整系数/>，血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数/>，第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数/>，调整压缩分布指数的控制指数因子/>，离散傅里叶变换函数的积分微元/>，调整压缩影响系数的控制系数因子/>以及血液标本检验备份数据的压缩长度/>构成了压缩长度的离散傅里叶变换函数/>关系/>，根据数据压缩算法函数/>与以上各参数构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对血液标本检验备份数据的压缩处理，同时，通过数据压缩算法函数的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高数据压缩算法的适用性和稳定性。
优选地，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术包括令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术；
步骤S332：利用基于密码学的令牌生成技术对血液标本检验压缩数据进行令牌密钥生成处理，以生成血液标本检验令牌加密密钥；
步骤S333：利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密处理，得到血液标本检验一级加密数据；
步骤S334：利用非对称加密技术对血液标本检验一级加密数据进行二级加密处理，得到血液标本检验二级加密数据；
步骤S335：利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。
作为本发明的一个实施例，参考图5所示，为图4中步骤S33的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术包括令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术；
本发明实施例根据具体需求和安全级别选择合适的权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，该权益令牌加密技术包括令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术，其中令牌生成技术是一种基于密码学生成共享密钥的算法，对称加密技术是一种使用AES加密算法对令牌生成技术生成共享密钥进行加密的技术，非对称加密技术是一种使用RSA加密算法对对称加密技术生成的加密数据进行加密的技术，数字签名技术是一种使用SHA数字签名算法对非对称加密技术生成的加密数据进行数字签字加密的技术。
步骤S332：利用基于密码学的令牌生成技术对血液标本检验压缩数据进行令牌密钥生成处理，以生成血液标本检验令牌加密密钥；
本发明实施例通过利用基于密码学采用哈希消息认证码对血液标本检验压缩数据进行令牌共享密钥生成处理，最终生成血液标本检验令牌加密密钥。
步骤S333：利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密处理，得到血液标本检验一级加密数据；
本发明实施例通过利用选定的对称加密技术使用同一个密钥的加密和解密密钥对生成的血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密，最终得到血液标本检验一级加密数据。
步骤S334：利用非对称加密技术对血液标本检验一级加密数据进行二级加密处理，得到血液标本检验二级加密数据；
本发明实施例通过利用选定的非对称加密技术使用一对密钥（即公钥和私钥）进行加密和解密处理，根据非对称加密技术对生成的血液标本检验一级加密数据进行二级加密处理，最终得到血液标本检验二级加密数据。
步骤S335：利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。
本发明实施例通过利用选定的数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数据签名认证处理，使用私钥对血液标本检验二级加密数据进行数字签名以及使用公钥进行数字签名验证，以确保血液标本检验二级加密数据的完整性、数字签名认证发送者的身份以及防止被篡改，最终得到血液标本检验加密数据。
本发明通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术由令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术组成，该权益令牌加密技术可以确保血液标本检验压缩数据在传输和存储过程中的安全性和完整性。利用基于密码学的令牌生成技术生成血液标本检验令牌加密密钥，该血液标本检验令牌加密密钥是加密和解密血液标本检验压缩数据的必备密钥，它是基于密码学技术生成的，保证了密钥的安全性和难以破解性，生成的血液标本检验令牌加密密钥可以用于后续的加密和解密操作。然后，通过利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密，该对称加密技术是一种加密和解密使用同一个密钥的加密技术，它通过对血液标本检验令牌加密密钥进行加密，从而保证在传输过程中血液标本检验令牌加密密钥的安全性。另外，还通过利用非对称加密技术对一级加密后的血液标本检验一级加密数据进行二级加密，该非对称加密技术是一种使用不同密钥进行加密和解密的加密技术，它能够进一步提高血液标本检验令牌加密密钥的安全性。具体地，利用公钥进行加密以及私钥进行解密的加密方式，从而保证数据传输过程中数据的安全性和可靠性。最后，通过利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。该数字签名技术是一种可以保证数据完整性和认证性的加密技术，它通过对血液标本检验二级加密数据进行签名认证，保证血液标本检验二级加密数据在传输过程中没有被篡改。在数字签名技术中，使用私钥进行签名，使用公钥进行验证，能够确保血液标本检验加密数据的安全性和可靠性。
优选地，步骤S4中的量子态分区算法的函数公式具体为：
；
式中，为血液标本检验量子数据，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区位置，为血液标本检验加密数据的量子态初始分区位置，/>为量子态分区位置的调整参数，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区动量，/>为血液标本检验加密数据的量子态初始分区动量，/>为量子态分区动量的调整参数，/>为量子态分区位置/>与量子态分区动量/>之间的量子态波函数，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态左矢量，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态右矢量，/>为量子态分区位置/>的积分微元，/>为量子态分区动量/>的积分微元，/>为血液标本检验量子数据的修正值。
本发明构建了一个量子态分区算法函数的公式，用于对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，该量子态分区算法能够对血液标本检验加密数据进行精准的划分和控制，从而保证了血液标本检验加密数据的准确性和完整性，通过调整参数灵活地对量子态划分过程进行调整，从而适应不同场景下的血液标本检验加密数据量子态处理需求。该算法函数充分考虑了血液标本检验加密数据的量子态分区位置，血液标本检验加密数据的量子态初始分区位置/>，量子态分区位置的调整参数/>，血液标本检验加密数据的量子态分区动量/>，血液标本检验加密数据的量子态初始分区动量/>，量子态分区动量的调整参数，量子态分区位置/>与量子态分区动量/>之间的量子态波函数/>，在量子态分区位置与量子态分区动量/>空间中的量子态左矢量/>，在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态右矢量/>，量子态分区位置/>的积分微元/>，量子态分区动量/>的积分微元/>，根据血液标本检验量子数据/>与以上各参数之间的相互关系构成了一种函数关系/>，该算法函数公式实现了对血液标本检验加密数据的量子态划分需求，同时，通过血液标本检验量子数据的修正值/>的引入可以根据实际情况进行调整，从而提高量子态分区算法的适用性和鲁棒性。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，通过智能化管理技术对血液标本检验量子数据进行存储备份处理，以生成存储管理信息和备份管理信息，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；
本发明实施例通过血液标本检验量子数据创建适当的智能标本管，该智能标本管中包含存储芯片和存储介质，其中存储芯片具备足够的存储容量以及高速的存取缓存速度，能够确保血液标本检验量子数据的备份速率，存储介质具备足够的可靠性和长期保存的稳定性，使得血液标本检验量子数据存储的稳定性和可靠性。然后，通过使用智能化管理技术对血液标本检验量子数据进行双重存储备份处理，最终生成相应的存储管理信息和备份管理信息。
步骤S52：利用存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质；
本发明实施例通过获取相应的存储管理信息，包括血液标本检验量子数据的类型、名称、存储位置等信息，根据存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至创建的智能标本管的存储介质中。
步骤S53：基于备份管理信息利用智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明实施例通过获取相应的备份管理信息，包括备份位置、备份状态等信息，根据备份管理信息通过智能标本管的存储芯片作为媒介将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
本发明通过基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，可以实现对血液标本检验量子数据的智能化管理。该智能标本管包括存储芯片和存储介质，可以对血液标本检验量子数据进行存储备份处理。通过智能化管理技术，可以生成相应的存储管理信息和备份管理信息，从而实现对血液标本检验量子数据的全面管理和保护。然后，利用存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质中。存储管理信息通过记录血液标本检验量子数据的存储位置、存储时间、存储状态等信息，能够实现对血液标本检验量子数据的有效管理和控制。并通过在智能标本管的存储介质中存储血液标本检验量子数据，从而确保血液标本检验量子数据的安全性和可靠性。最后，基于备份管理信息利用智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器中，备份管理信息通过记录血液标本检验量子数据的备份位置、备份时间、备份状态等信息，能够实现对血液标本检验量子数据的有效备份和恢复，进一步提高血液标本检验量子数据的安全性和可靠性。同时，备份管理信息可以记录血液标本检验量子数据的备份历史，方便后续的数据审核和查询处理。
优选地，本发明还提供了一种血液标本检验数据的存储系统，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上任一项所述的血液标本检验数据的存储方法。
综上所述，本发明提供了一种血液标本检验数据的存储系统，该系统能够实现本发明所述任意一种血液标本检验数据的存储方法，用于联合存储器、处理器及存储器上运行的计算机程序之间的操作实现一种血液标本检验数据的存储方法，系统内部结构互相协作，该存储系统通过使用数字化技术和自动化检测设备在采集、处理和存储血液标本信息的整个过程中，保证血液标本检验数据的准确性和完整性，从而提高血液标本检验数据利用的效率和可靠性。然后，通过使用权益令牌加密技术和量子态分区算法在数据处理、存储和共享的过程中对血液标本检验数据进行严格保护，确保用户敏感信息不被窃取、篡改或泄露，通过权益令牌加密技术实现了多重加密处理，从而保障了血液标本检验数据的安全性和可靠性。最后，通过采用智能标本管的存储芯片和存储介质在存储血液标本检验数据的过程中实现了双重备份，并且能够实现高效、安全、准确的存储和管理操作，还可以通过与云端服务器的连接实现远程共享和管理血液标本检验数据，从而提高血液标本检验数据的存储管理效率。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过数字化技术和自动化检验设备对血液标本进行数据采集和检测处理，得到血液标本检验初始数据；并利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据；
步骤S2：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；利用检验降噪算法对血液标本检验标准数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据；
步骤S3：利用数据压缩算法对血液标本检验数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；并通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据；
步骤S4：利用量子态分区算法对血液标本检验加密数据进行量子划分处理，得到血液标本检验量子数据；
步骤S5：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质，通过智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
2.根据权利要求1所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：通过数字化技术对血液标本进行数据采集处理，得到血液标本数据；
步骤S12：利用自动化检验设备对血液标本数据进行检测处理，得到血液标本检验初始数据；
步骤S13：利用校验预处理技术对血液标本检验初始数据进行数据校验处理，得到血液标本检验待处理数据。
3.根据权利要求1所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对血液标本检验待处理数据进行标准化处理，以得到血液标本检验标准数据；
步骤S22：对血液标本检验标准数据进行数据清洗处理，得到血液标本检验待降噪数据；
步骤S23：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行数据降噪处理，得到血液标本检验数据。
4.根据权利要求3所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
步骤S231：利用检验降噪算法对血液标本检验待降噪数据进行噪声值计算，得到血液标本检验噪声值；
其中，检验降噪算法函数如下所示：
；
式中，为血液标本检验噪声值，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号长度，/>为血液标本检验待降噪数据的数量，/>为血液标本检验待降噪数据，/>为血液标本检验待降噪数据的噪声频域信号空间坐标长度，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的估计噪声值，/>为检验降噪算法核函数，/>为检验降噪算法核函数的形状参数，/>为血液标本检验待降噪数据中第/>个噪声频域信号的频域带宽参数，/>为检验降噪算法的积分微元，/>为血液标本检验噪声值的修正值；
步骤S232：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值大于或等于预设的血液标本检验噪声阈值时，则剔除该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据，得到血液标本检验数据；
步骤S233：根据预设的血液标本检验噪声阈值对血液标本检验噪声值进行判断，当血液标本检验噪声值小于预设的血液标本检验噪声阈值时，则直接将该血液标本检验噪声值对应的血液标本检验待降噪数据定义为血液标本检验数据。
5.根据权利要求1所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：创建血液标本检验备份数据库，并利用数据备份技术将血液标本检验数据备份到血液标本检验备份数据库，以得到血液标本检验备份数据；
步骤S32：利用数据压缩算法对血液标本检验备份数据进行压缩处理，得到血液标本检验压缩数据；
步骤S33：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，以得到血液标本检验加密数据。
6.根据权利要求5所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S32中的数据压缩算法的函数公式具体为：
；
；
式中，为数据压缩算法函数，/>为血液标本检验备份数据的压缩长度，/>为压缩位置参数，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据采样值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩允许误差范围值，/>为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的压缩数据窗口噪声方差，/>为压缩位置误差积分函数的积分微元，/>为离散傅里叶变换函数，/>为离散傅里叶变换的次数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整系数，为血液标本检验备份数据在压缩位置/>处的第/>次离散傅里叶变换基函数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩分布指数，/>为第/>次离散傅里叶变换的调整压缩影响系数，/>为调整压缩分布指数的控制指数因子，/>为调整压缩影响系数的控制系数因子，/>为离散傅里叶变换函数的积分微元，/>为数据压缩算法函数的修正值。
7.根据权利要求5所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
步骤S331：通过权益令牌加密技术对血液标本检验压缩数据进行数据加密处理，其中权益令牌加密技术包括令牌生成技术、对称加密技术、非对称加密技术和数字签名技术；
步骤S332：利用基于密码学的令牌生成技术对血液标本检验压缩数据进行令牌密钥生成处理，以生成血液标本检验令牌加密密钥；
步骤S333：利用对称加密技术对血液标本检验令牌加密密钥进行一级加密处理，得到血液标本检验一级加密数据；
步骤S334：利用非对称加密技术对血液标本检验一级加密数据进行二级加密处理，得到血液标本检验二级加密数据；
步骤S335：利用数字签名技术对血液标本检验二级加密数据进行数字签名保护处理，以得到血液标本检验加密数据。
8.根据权利要求1所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S4中的量子态分区算法的函数公式具体为：
；
式中，为血液标本检验量子数据，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区位置，/>为血液标本检验加密数据的量子态初始分区位置，/>为量子态分区位置的调整参数，/>为血液标本检验加密数据的量子态分区动量，/>为血液标本检验加密数据的量子态初始分区动量，/>为量子态分区动量的调整参数，/>为量子态分区位置/>与量子态分区动量/>之间的量子态波函数，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态左矢量，/>为在量子态分区位置/>与量子态分区动量/>空间中的量子态右矢量，/>为量子态分区位置/>的积分微元，/>为量子态分区动量/>的积分微元，/>为血液标本检验量子数据的修正值。
9.根据权利要求1所述的血液标本检验数据的存储方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于血液标本检验量子数据创建智能标本管，通过智能化管理技术对血液标本检验量子数据进行存储备份处理，以生成存储管理信息和备份管理信息，其中智能标本管包括存储芯片和存储介质；
步骤S52：利用存储管理信息将血液标本检验量子数据存储至智能标本管的存储介质；
步骤S53：基于备份管理信息利用智能标本管的存储芯片将血液标本检验量子数据备份到云端服务器以执行相应的存储管理。
10.一种血液标本检验数据的存储系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
与至少一个处理器通信连接的存储器；
存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如权利要求1至9中任一项所述的血液标本检验数据的存储方法。
CN202310713505.1A 2023-06-16 2023-06-16 一种血液标本检验数据的存储系统和方法 Pending CN116453670A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310713505.1A CN116453670A (zh) 2023-06-16 2023-06-16 一种血液标本检验数据的存储系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310713505.1A CN116453670A (zh) 2023-06-16 2023-06-16 一种血液标本检验数据的存储系统和方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116453670A true CN116453670A (zh) 2023-07-18

Family

ID=87127720

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310713505.1A Pending CN116453670A (zh) 2023-06-16 2023-06-16 一种血液标本检验数据的存储系统和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116453670A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118747577A (zh) * 2024-07-18 2024-10-08 北京瓦山科技有限公司 基于物联网的电力系统远程运维平台

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010002486A1 (en) * 1998-01-02 2001-05-31 Cryptography Research, Inc. Leak-resistant cryptographic method and apparatus
CN110602080A (zh) * 2019-09-06 2019-12-20 广东宝莱特医用科技股份有限公司 一种用于血液透析机的数据传输方法、系统及设备
CN111488363A (zh) * 2020-06-28 2020-08-04 平安国际智慧城市科技股份有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及介质
CN112635008A (zh) * 2020-12-26 2021-04-09 西安科锐盛创新科技有限公司 基于数字签名的医疗检验报告生成方法
CN114826553A (zh) * 2022-06-02 2022-07-29 遥相科技发展(北京)有限公司 一种群签名和同态加密的云存储数据安全保护方法及装置
CN115834063A (zh) * 2023-02-20 2023-03-21 广东广宇科技发展有限公司 一种基于量子密钥的数据压缩加密方法
CN116204927A (zh) * 2023-05-04 2023-06-02 邹城市人民医院 一种心内科体征数据处理系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010002486A1 (en) * 1998-01-02 2001-05-31 Cryptography Research, Inc. Leak-resistant cryptographic method and apparatus
CN110602080A (zh) * 2019-09-06 2019-12-20 广东宝莱特医用科技股份有限公司 一种用于血液透析机的数据传输方法、系统及设备
CN111488363A (zh) * 2020-06-28 2020-08-04 平安国际智慧城市科技股份有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及介质
CN112635008A (zh) * 2020-12-26 2021-04-09 西安科锐盛创新科技有限公司 基于数字签名的医疗检验报告生成方法
CN114826553A (zh) * 2022-06-02 2022-07-29 遥相科技发展(北京)有限公司 一种群签名和同态加密的云存储数据安全保护方法及装置
CN115834063A (zh) * 2023-02-20 2023-03-21 广东广宇科技发展有限公司 一种基于量子密钥的数据压缩加密方法
CN116204927A (zh) * 2023-05-04 2023-06-02 邹城市人民医院 一种心内科体征数据处理系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘俊闪;岳保红;: "探究如何对血液检验进行质量控制", 世界最新医学信息文摘, no. 42 *
魏磊，张聪，邬小亮作: "《云数据管理实战指南》", 机械工业, pages: 14 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118747577A (zh) * 2024-07-18 2024-10-08 北京瓦山科技有限公司 基于物联网的电力系统远程运维平台

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Abarbanel et al. Prediction in chaotic nonlinear systems: Methods for time series with broadband Fourier spectra
TW201933151A (zh) 確定資料異常的方法和裝置
JP2019070965A (ja) 学習装置、学習方法、プログラム
JP2019212301A (ja) 人工知能基盤医療機器の臨床的有効性評価方法及びシステム
CN111937076B (zh) 改进的计算设备
CN116453670A (zh) 一种血液标本检验数据的存储系统和方法
CN118473824A (zh) 通信数据实时采集方法、装置、设备及存储介质
CN117711578A (zh) 一种医学影像数据分析管理系统
CN116204927A (zh) 一种心内科体征数据处理系统及方法
CN119127821B (zh) 一种基于Elasticsearch数据库的医疗数据同步一致性校验方法和系统
CN111881193A (zh) 一种基于机器学习的绩效方案测算系统、设备及介质
CN118473784B (zh) 一种数据交换管理方法及系统
CN111696659A (zh) 基于医保大数据的肿瘤发病信息监测方法及装置
CN116664154B (zh) 基于医疗消毒供应全流程信息追溯方法及系统
Hristov et al. A model for identification of compromised devices as a result of cyberattack on IoT devices
Schnell et al. Building a national perinatal data base without the use of unique personal identifiers
CN111680082A (zh) 基于数据整合的政府财政数据采集系统及数据采集方法
CN111581044A (zh) 集群优化方法、装置、服务器及介质
Dou et al. An improved tamper detection and localization scheme for volumetric DICOM images
CN113973122A (zh) 一种加密解密的通信系统及方法
CN115700887A (zh) 电子病历的处理方法及装置、存储介质、电子设备
CN115034580A (zh) 融合数据集的质量评估方法和装置
CN118656852B (zh) 一种智能电子印章防伪方法、系统及存储介质
Nguyen et al. A Highly Secure and Accurate System for COVID-19 Diagnosis from Chest X-Ray Images
CN118965412B (zh) 一种基于区块链技术的档案管理系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20230718