[发明专利]急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析方法及系统

权利要求书

1.一种急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析方法，其特征在于，包括：

步骤1：采集不同形态的骨髓细胞元数据，确定元数据的管理范围及安全边界，识别急性白血病的骨髓细胞形态主数据，构建骨髓细胞形态的主数据标准化模型，搭建相关数据检测标准；

步骤2：对骨髓细胞形态的元数据进行数据质量筛选和数据纠错，对细胞核存在及其存在的概率进行预测及估算，通过不同的数据治理，进入到不同的标准化模型，进行数据标准化处理；

步骤3：对各个骨髓细胞的大小进行分类，根据病人的相关血液参数来设计细胞形状数据大小的边界范围，对每个元细胞数据进行放大比较，根据骨髓细胞形态的参考数据细胞大小为基准，对各个方向的细胞形态数据进行全方位的匹配比较，并从基准数据库里依据数据模型进行比对，提取出巨核细胞；

步骤4：对主数据进行二次处理，进行数据清洗，提升元数据的参考质量，依据判断及预测的红细胞、粒细胞系统、单核细胞系统分别建立不同的数据理解算法，搭建局部细胞的标准模型，为各细胞系统应用匹配数据，通过细胞数据理解疾病状态同时自动匹配下一步的治疗实施计划；

步骤5：从相关疾病诊断数据库中获取其它骨髓细胞形态数据，根据细胞核与细胞浆的比例，细胞浆内含有的颗粒的密度和丰度，颜色判断搭建新的细胞数据优化治理模型，按照数据治理的标准模型进一步分析，对数据再次进行清洗；并及时更新到病人的主数据池中。

2.如权利要求1所述的急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析方法，其特征在于，所述步骤3中，将所述巨核细胞转为本次检测的数据资产，如果有异常，进行异常监控，对敏感数据进行脱敏处理，当需要进行共享该巨核细胞数据时，则对其进行数据去隐私化。

3.如权利要求1所述的急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析方法，其特征在于，所述步骤5之后还包括：

步骤6：再次根据骨髓细胞核是否致密或疏松判断的数据模型，进行一次完整的循环，按照关联的模式，对于可预测及初步判断的疾病进行数据审核汇总，预警分析，此时进入人工干预或者机器自动识别，进行细胞数据维护，并在不同的医生数据库中交换审核，更新识别的策略。

4.如权利要求1所述的急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析方法，其特征在于，所述步骤3中，放大范围差异体现到2的n次方数据上。

5.一种急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析系统，其特征在于，包括：

模块1：采集不同形态的骨髓细胞元数据，确定元数据的管理范围及安全边界，识别急性白血病的骨髓细胞形态主数据，构建骨髓细胞形态的主数据标准化模型，搭建相关数据检测标准；

模块2：对骨髓细胞形态的元数据进行数据质量筛选和数据纠错，对细胞核存在及其存在的概率进行预测及估算，通过不同的数据治理，进入到不同的标准化模型，进行数据标准化处理；

模块3：对各个骨髓细胞的大小进行分类，根据病人的相关血液参数来设计细胞形状数据大小的边界范围，对每个元细胞数据进行放大比较，根据骨髓细胞形态的参考数据细胞大小为基准，对各个方向的细胞形态数据进行全方位的匹配比较，并从基准数据库里依据数据模型进行比对，提取出巨核细胞；

模块4：对主数据进行二次处理，进行数据清洗，提升元数据的参考质量，依据判断及预测的红细胞、粒细胞系统、单核细胞系统分别建立不同的数据理解算法，搭建局部细胞的标准模型，为各细胞系统应用匹配数据，通过细胞数据理解疾病状态同时自动匹配下一步的治疗实施计划；

模块5：从相关疾病诊断数据库中获取其它骨髓细胞形态数据，根据细胞核与细胞浆的比例，细胞浆内含有的颗粒的密度和丰度，颜色判断搭建新的细胞数据优化治理模型，按照数据治理的标准模型进一步分析，对数据再次进行清洗；并及时更新到病人的主数据池中。

6.如权利要求5所述的急性白血病的骨髓细胞形态的数据治理分析系统，其特征在于，所述模块3中，将所述巨核细胞转为本次检测的数据资产，如果有异常，进行异常监控，对敏感数据进行脱敏处理，当需要进行共享该巨核细胞数据时，则对其进行数据去隐私化。