[发明专利]一种区分肺结核与肿瘤信息的处理系统及信息处理方法

说明书

本发明属于医疗诊断技术领域，公开了一种区分肺结核与肿瘤信息的处理系统及信息处理方法，区分肺结核与肿瘤信息的处理系统包括：患者信息采集模块、肺部影像采集模块、中央控制模块、肺部影像增强模块、影像分割模块、影像特征提取模块、影像检索模块、对比模块、病症分析模块、治疗方案编写模块、诊断报告生成模块、显示模块。本发明通过影像分割模块自动去除人体躯干、床板等干扰因素，从而可以快速准确地提取出肺实质影像，以更好地辅助医生；同时，通过影像检索模块大大提升了医生用户查找近似肺部影像的效率，并根据待检索影像中包含病灶类型的不同，获取相应的检索特征向量，基于检索特征向量进行相似样本肺部影像的检索，从而提高了肺部影像检索的准确度。

技术领域

本发明属于医疗诊断技术领域，尤其涉及一种区分肺结核与肿瘤信息的处理系统及信息处理方法。

背景技术

肺部肿瘤指发生在肺实质及肺间质的肿瘤。按其来源分为原发性和继发性(转移性)；按其生物特性分为良性或恶性；按其组织形态可归类为上皮性肿瘤、软组织肿瘤和间皮细胞瘤。结核病是由结核分枝杆菌引起的慢性传染病，可侵及许多脏器，以肺部结核感染最为常见。排菌者为其重要的传染源。人体感染结核菌后不一定发病，当抵抗力降低或细胞介导的变态反应增高时，才可能引起临床发病。若能及时诊断，并予合理治疗，大多可获临床痊愈。结核菌属于放线菌目，分枝杆菌科的分枝杆菌属，为有致病力的耐酸菌。主要分为人、牛、鸟、鼠等型。对人有致病性者主要是人型菌，牛型菌少有感染。结核菌对药物的耐药性，可由菌群中先天耐药菌发展而形成，也可由于在人体中单独使用一种抗结核药而较快产生对该药的耐药性，即获得耐药菌。耐药菌可造成治疗上的困难，影响疗效。然而，现有对肺部影像分割速度慢，分割准确性差；同时，通过人工方式查找类似病灶病例的肺部影像，从大量的历史肺部影像中获得最相似肺部影像操作效率低、准确率低。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有对肺部影像分割速度慢，分割准确性差；同时，通过人工方式查找类似病灶病例的肺部影像，从大量的历史肺部影像中获得最相似肺部影像操作效率低、准确率低。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种区分肺结核与肿瘤信息的处理系统及信息处理方法。

本发明是这样实现的，一种区分肺结核与肿瘤信息处理方法，所述区分肺结核与肿瘤信息处理方法包括：

步骤一，采集身份、年龄、工作、住址、病症状态信息以及肺部影像数据；

步骤二，利用影像增强程序对步骤一采集的肺部影像进行增强处理；使用一个两层前馈神经网络作为深度神经网络来计算期望的增强值，网络的参数增强值将通过从环境中的反馈的回报来更新学习，随机从肺部影像数据中采样一批四元组，模型通过周期性的更新参数来最小化代价函数：

L_t(θ_t)＝E_s,a[(y_t-Q(s,a；θ_t))²]；

其中y_t＝r+γmax_a'Q(s',a'；θ_t-1)是目标最优增强，它通过对当前回报r与后续步骤的最优增强的求和计算得到；

期望是关于被采样的四元组(s,a,s',r)的；

肺部影像数据深度神经网络的参数通过利用代价函数的梯度下降来缩小肺部影像数据深度神经网络预测的增强得到的目标最优增强之前的差异来更新学习：

步骤三，利用分割程序分割出肺部实质影像；标注肺部轮廓与目标区域，并对影像数据作数值裁剪和归一化处理；利用第一神经网络进行训练学习，得到肺部轮廓分割模型；对待分割肺部影像进行灰度直方图统计，以获取灰度直方图；

步骤四，对所述灰度直方图进行高斯平滑，以得到平滑后的灰度直方图；