[发明专利]基于影像特征数据的肿瘤预测方法在审
| 申请号： | 201810562730.9 | 申请日： | 2018-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN108847286A | 公开（公告）日： | 2018-11-20 |
| 发明（设计）人： | 张水兴;张斌;方进;张璐;莫笑开;陈秋颖 | 申请（专利权）人： | 暨南大学附属第一医院（广州华侨医院） |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G16H30/20;G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 510710 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于影像特征数据的肿瘤预测方法，包括以下步骤：S1：参照肿瘤数据采集：对不同种类、不同程度的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行采集；S2：建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库：将S1所述的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行分类，建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库；S3：建立对比函数：根据S2所述的参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库并通过通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于对比的对比函数。本发明通过采集肿瘤患者的肿瘤影像数据建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库，并进行分类建立对比函数模型，可以较准确的进行肿瘤的预测，并且通过观察受检者后期发病率能够很好的对对比函数模型进行修订，从而能够更好的对肿瘤进行预测，为人们提供安全保障。 | ||
| 搜索关键词： | 肿瘤影像 肿瘤 特征数据库 肿瘤数据 数据库 函数模型 影像特征 肿瘤预测 采集 卡尔曼滤波器 神经网络算法 安全保障 数据建立 分类 预测 发病率 修订 观察 | ||
【主权项】：
1.基于影像特征数据的肿瘤预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：参照肿瘤数据采集：对不同种类、不同程度的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行采集；S2：建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库：将S1所述的肿瘤患者的肿瘤影像数据和历史肿瘤数据进行分类，建立参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库；S3：建立对比函数：根据S2所述的参照肿瘤影像特征数据库和历史肿瘤数据库并通过通过卡尔曼滤波器、有限元和神经网络算法建立用于对比的对比函数；S4：受检测者的样本影像特征数据采集：对受检者的体检影像数据和生理指标数据进行采集；S5：建立受检测者样本影像特征数据库：将S4所述的受检者的各项数据进行分类，建立样本影像特征数据库；S6：分类对比：将S5所述的样本影像特征数据库代入对比函数进行计算，从而得出被检测者患病的概率；S7：风险评估与预防方案的制定：根据S6中所述的概率值并结合被检测者当前的生理指标评估患病风险，若评估风险值高于30％，则判定为高风险潜在患者，则需要对受检者制定相应的预防方案；S8：修订对比函数：根据S7中所述的高风险潜在患者的后期发病率对对比函数进行修订。
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