CN105996981B - 用于乳癌筛查的软件界面工具 - Google Patents

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Abstract

揭示了一种用于乳癌筛查的软件界面工具，所述软件界面工具设计用于供医学专业人士针对热点查看和分析怀疑区域，并且因此促进所识别的区域乳房组织的是否是癌性的判定。在指示的温度分辨率下构建等温线图。图显示在屏幕上。在等温线图上的指向和单击可以提取等温线轮廓所覆盖的区域内的像素的温度值。还提供有利于视觉检测的不同观看角度下的等温视图。当前软件界面还允许在不同角度下查看的针对热点选择、裁剪、缩放等的额外功能性。本软件界面进一步利用也在本文中所揭示的肿瘤检测方法。

Description

用于乳癌筛查的软件界面工具
技术领域
本发明具体来说涉及用于乳癌筛查的软件界面工具以及用于检测乳房的热像中的癌性乳房组织的方法。
背景技术
乳癌发生率在女性中是相对较高的。在西方世界几乎8名女性中就有1名将患有乳癌并且在印度几乎11名女性中就有1名将患有乳癌。在西方世界，它是女性的主要癌症。在印度，举例来说，它排在宫颈癌之后位于第二。早期检测是存活的关键，因为对于晚期阶段死亡率非常高。乳房摄影术被视为是乳癌筛查的最高标准。乳癌的筛查通常是通过乳房组织中的肿块的手动检测和/或通过办公室中的乳房摄影术检查随后由人解释在检查期间形成的图像完成的。在乳房摄影术检查中，受检者经受高度个人物理接触以及许多受检者都认为很不舒服的过程。在具有致密乳房组织的受检者中，检查在发现恶性肿瘤方面可能不会像其它受检者那样有效。此外，乳房摄影术所需的设备是相对较大且相对昂贵的。由于乳房摄影术是x射线机器，因为它无法在没有监督的情况下在家中使用。x射线辐射本身也可能引起癌症。另外，对于较年轻的女性由于致密的乳房组织它也并不有效。另外，存在一些证据表明在乳房摄影术期间乳房组织的物理操作可能使恶性囊肿破裂，由此增大恶性细胞扩散到其它组织并且进入到受检者的血流中的风险。
热像图是用于乳癌检测的新兴的替代的非侵入式且非接触式筛查方法。热成像捕获来自人体的7到10μm波长范围内的红外辐射率。由于肿瘤的生长是通过引起新血管通过肿瘤的区域中的血管生成相对于周围组织不成比例地生长而导致的，所以热成像装置可用于检测乳房组织中的热活动。这种与肿瘤生长相关联的皮肤表面下方的增加的生物物理活动引起较高的代谢速率，这继而引起该组织的升温。这呈现为包含该组织的热像中的热点。近来，随着乳癌筛查方法具有热感摄影机分辨率和技术的改进，已经重新燃起对热像图的兴趣。
经过训练的放射学家和热像学工作者在热像中寻找这些异常以判定组织是否是癌性的或是否被怀疑是癌性的判定。如果是，那么受检者可能需要经受额外测试，例如，超音波乳房摄影术，随后是通过精细针头抽吸细胞学或组织活检的通过组织病理学的癌症诊断。热像学工作者和放射学家越来越需要更加强大的可视化软件界面工具来辅助他们。此外，由于在热像图方面受过训练的执业医师在类似印度的新兴市场中的农村地区是不易于获得的，因此自动筛查工具将帮助打开针对乳癌筛查和检测的软件应用程序的这些市场。
因此，在此技术中需要的是允许受检者以及执业医生针对癌性组织的存在手动或自动分析乳房组织的区域的热像的越来越多的软件工具。
发明内容
揭示了一种用于乳癌筛查的软件界面工具，所述软件界面工具设计用于供医学专业人士针对热点查看和分析疑似区域，并且因此促进所识别的区域的乳房组织是否是癌性的判定。在指示的温度分辨率下构建等温线图。图显示在屏幕上。在等温线图上的指向和单击可以提取等温线轮廓所覆盖的区域内的像素的温度值。还提供有利于视觉检测的不同观看角度下的等温视图。当前软件界面还允许在不同角度下查看的针对热点选择、裁剪、缩放等的额外功能性。本软件界面进一步利用也在本文中所揭示的肿瘤检测方法。在一个实施例中，本肿瘤检测方法涉及选择待针对乳癌筛查处理的热像中的关注区域。之后，确定具有温度
Figure GDA0002484970200000021
的选定区域中的像素p1的百分比，其中
Figure GDA0002484970200000022
确定具有温度
Figure GDA0002484970200000023
的选定区域中的像素p2的百分比，其中
Figure GDA0002484970200000024
还确定
Figure GDA0002484970200000025
其中P边缘是围绕选定区域内的疑似肿瘤的边界的多个像素，并且P区块是选定区域的周边的多个像素。以本文中所揭示的更加完全的方式，随后利用决策融合规则R以确定该区域内的组织是否是癌性的、非癌性的或是疑似为癌性的。
通过以下详细描述和附图上述软件界面工具和肿瘤检测方法的特征和优点将变得显而易见。
附图说明
通过以下结合附图进行的详细描述可以明白本文中揭示的标的物的前述及其它特征及优点，附图中：
图1示出捕获女性受检者的乳房的区域的热像的实例热成像系统；
图2示出本文中所揭示的软件界面工具的一个实例实施例；
图3示出基本上包括图2的图像中的受检者的右侧乳房和左侧乳房的关注的一个实例选定区域；
图4示出已经作为关注的区域选定的受检者的左侧乳房；
图5示出已经由使用者手动地选定的基本上包括受检者的左侧乳房的关注区域；
图6示出显示图3的关注区域的2D轮廓线的实例；
图7示出显示图5的关注区域的2D轮廓线的实例；
图8示出已经得到视觉增强的图6的轮廓图像中的受检者的左侧乳房的区域；
图9是说明用于使用热像检测肿瘤性乳房组织的方法的一个实例实施例的流程图；以及
图10说明用于实施图2的当前软件界面工具的各种方面的专用计算机系统的功能框图以及相对于图9的流程图示出和描述的肿瘤检测方法的一个实施例。
具体实施方式
揭示的是一种用于乳癌筛查的软件界面工具以及用于在乳房的热像中检测癌性组织的方法。
非限制性定义
“受检者”是指活体生物。虽然可贯穿本发明使用术语“人”或“患者”，但应了解，受检者可为除人类之外的某物，例如灵长类动物。因此，此类术语的使用将不被视为将所附权利要求书的范围严格地限制于人类。图1示出实例人类女性患者102。
“热成像系统”是具有透镜的摄影机，所述透镜将来自场景中的对象的红外能量聚焦到专业化传感器的阵列上，所述专业化传感器的阵列在每像素基础上将红外能量转换成电信号并且输出包括具有对应于跨越热波长带的图像中的对象的表面温度的色彩值的像素的阵列的热像。图1示出热成像系统100，所述热成像系统捕获女性受试者102的热像101，所述热像继而经由示出为天线的无线传输元件103被传送到工作站。虽然图1中的受检者是女性，但是受检者也可以是男性。热成像系统可以是单频段红外摄影机、热范围中的多频段红外摄影机以及热范围中的高光谱红外摄影机中的任何一个。热感摄影机内部的专业化处理器使像素色彩值与不同温度相结合并且在所得的热像中提供每一像素的输出色彩值。热感摄影机的分辨率有效地是像素的大小。较小像素意味着针对相同的关注区域更多像素将进入图像中给予所得图像较高的分辨率以及因此更好的空间清晰度。因为对象发射的黑体辐射的量增大对象的温度，所以在热像中可观察到对象的温度变化。热感摄影机大体上由五个主要组件组成：1)光学器件，其包括响应于电磁(EM)频谱的红外范围的定义的波长(≈7.5到≈14μm)的专业化焦平面阵列(FPA)；2)检测器，其用于检测红外范围中的辐射；3)放大器，其用于放大接收到的辐射；4)显示器，其用于查看所捕获的图像；以及5)信号处理硬件，例如：CPU、存储器、存储装置，其用于执行解译数据并且构建IR图像的数学算法。常见的热成像系统包含：InSb、InGaAs、HgCdTe和QWIP FPA。较新的技术利用未冷却的微测热辐射计作为FPA传感器。热感摄影机提供相对较大动态范围的温度设置。然而，出于此处的目的，优选的是摄影机的温度范围是以受检者的体表温度为中心相对较小的，使得就像素色彩变化而言较小温度变化得到放大以提供温度变化的更好的量度。引导读者至关于热成像的多种文本中的任何一个，包含：“红外热成像：原理、研究和应用(Infrared Thermal Imaging：Fundamentals，Research and Applications)”；Michael Vollmer，Klaus PeterWiley-VCH；第1版(2010)ISBN-13：978-3527407170，其以引用的方式全文并入本文中。一种用于增强热像或其一部分的空间分辨率的方法揭示于Mestha等人的第13/708,125号美国专利申请案“为了具有最小化图像降级的空间和时间放大处理视频(Processing A VideoFor Spatial And Temporal Magnification With Minimized Image Degradation)”中，其以引用的方式全文并入本文中。热摄影机可易于在各种商业渠道中获得。热像是使用热成像系统捕获的。
“热像”是使用热感摄影机捕获的图像。每个热像包括多个像素，其中每一像素具有相关联的对应的温度值。受检者的乳房的热像在图2的可视化屏幕201中示出。热像是通过工作站接收的以用于由本文中所揭示的软件界面的功能的各种方面操控。虽然在本文中热像以黑色/白色示出，但是应了解热像是色彩的。
“接收热像”意图是得到广泛的解释的并且包含：检索、接收、捕获、获取或获得热像或包括用于根据本文中所揭示的方法处理的多个热像的视频。热像可以从热成像装置的存储器或存储装置中检索，或者在网络上从远程装置中获得。热像可以从例如CDROM或DVD的媒体中检索。热像可以从使得此类图像可用于处理的基于网络的系统中下载。还可从使用例如可用于手持式蜂窝式装置的那些的应用程序检索热像，且在使用者的手机或例如iPad或平板计算机的其它手持式计算装置上处理热像。热像是受试者的乳房区域的。
“受检者的乳房区域”涵盖乳房本身的组织并且根据乳癌筛查和检测的需要可进一步包含围绕非乳房组织的部分。在热像中自动地或手动识别地乳房组织的区域以用于分析。
“软件界面工具”是显示在例如计算机工作站的触摸屏显示器的显示装置上的使用者可选功能的组合。图2示出当前软件界面工具200的一个实例实施例。当前软件界面工具的各种实施例包括可视化屏幕、温度条和多个可选软件对象。
“可视化屏幕”是指软件界面工具的一部分(以201示出)，其中显示了受检者的至少一个乳房的至少一个热像。
“温度条”是指当前软件界面工具的一部分(以202示出)，其中示出了与包括所显示的热像的各种颜色相关联的温度值。
“可选软件对象”是指图形界面工具集，如通常在软件领域中已知和广泛理解的，其可以采用多种形式，例如，按钮、下拉式菜单、可滑动条等等。与特定“按钮”相关联的专业化机器可读/可执行程序指令被设计为执行由特定界面工具集表示的功能。一旦通过使用者在其上点击鼠标或手动地触碰触敏显示装置上的特定按钮而选定，引起中央处理器单元(CPU)从存储器中检索那些程序指令并且执行那些指令。
“加载”对象(以203示出)是界面工具集，当选定时它在可视化屏幕201上实现红外图像的显示。图像中的具有最高温度值的像素以第一色彩显示并且具有最低温度的像素以第二色彩显示。具有最低温度与最高温度之间的温度值的像素以第一色彩和第二色彩之间的色彩的层级显示。与所显示的色彩相关联的温度值呈现在温度条202上。
“2D等温线”对象204是界面工具集，当选定时它在可视化屏幕201上实现轮廓线的2D显示。轮廓线环绕或“结合”图像中的具有大体上类似温度值的彩色像素的各种群组。
“3D等温线”对象205是界面工具集，当选定时它在可视化屏幕201上实现轮廓线的3D显示，其中轮廓线的增大高度与所显示的热像中的像素的温度值的增大相关联。
“裁剪”对象206使用户能够选择性地裁剪所显示的热像的任何部分。
“缩放”对象207使用户能够放大所显示图像的任何部分。在一个实施例中，缩放是使用揭示于Mestha等人的标题为“为了具有最小化图像降级的空间和时间放大处理视频(Processing A Video For Spatial And Temporal Magnification With MinimizedImage Degradation)”的第13/708,125号美国专利申请案(2014年11月25日通过)中的图像增强方法的实施例执行的。
“标准化”对象208将识别的关注区域内的温度标准化到最高温度或替代地标准化到最低温度值。
“保存”对象209允许使用者将所显示图像的任何部分保存到存储器或存储装置。
“文本区域”在210处，其中为使用者显示消息，例如，指示所识别的关注区域中的组织可以分类为热BIRAD类别、热生物类别、非癌性类别、疑似为癌性类别以及癌性类别中的任何一个的概率的消息。
“帧滑条”对象220使用户能够在视频内向前和向后移动使得不同的图像帧显示在可视化屏幕上。
“等温线层次”对象221实现针对所显示的轮廓线的温度层次的选择。
“层次”对象222实现针对所显示的轮廓线的温度层次的选择。
“关注区域(ROI)”对象230使得能够在所显示的热像中手动或自动选择至少一个关注区域。关注区域可以在热像中使用大量图像处理技术中的任何一个来识别，所述技术包含，例如，对象识别、图案辨识、像素分类、色彩、纹理、空间关系和/或空间特征。关注区域可以使用(例如)鼠标手动地识别以绘制围绕关注区域的拖引线框。在图3中以300示出了基本上包括受检者的右侧和左侧乳房的一个实例关注区域。图4示出已经作为关注区域选定的受检者的左侧乳房。图5示出已经由使用者手动地选定的基本上包括受检者的左侧乳房的关注区域。图3的关注区的实例显示的2D轮廓线在图6中示出。图5的关注区的实例显示的2D轮廓线在图7中示出。应了解，在不存在关注区域的选择的情况下，整个热像默认地变为关注区域。
“右侧乳房(RB)”对象231允许在所显示图像中右侧乳房的自动识别。
“左侧乳房(LB)”对象232允许在所显示图像中左侧乳房的自动识别和分段。
“右腋(RA)”对象233和“左腋(LA)”对象234实现右侧和左侧关注区域的自动选择；具体来说邻近组织包含淋巴结。
“视角”对象235使用户能够改变所显示热像的视角。
“视觉增强”对象236允许组织的区域通过在所显示的热像中得到突出地显示得到视觉增强，方法是使周围组织减弱。图8示出已经通过突出显示所希望的区域以及减弱该区域外部的区域得到视觉增强的图6的轮廓图像中的受检者的左侧乳房的区域。
“筛查”对象237针对存在癌性组织、不存在癌性组织或疑似的癌性组织实现所识别的关注区域的乳房组织的手动或自动筛查。在一个实施例中，与筛查对象相关联的专业化机器可读/可执行程序指令实现包含以下项的任何组合的检测协议：直方图距离方法、分形维数、基于纹理、深度学习、机器学习、神经网络、基于生物热量、基于频域，2D和3D。
应了解根据任何特定情境或出于任何特定目的如本文所使用的“确定”、“分析”、“识别”、“接收”、“处理”、“选择”、“执行”等等的步骤包含应用于数据和信号的各种信号处理和数学运算的应用。应了解，可通过执行从存储器或存储装置检索的机器可读程序指令的微处理器促进或以其它方式实现这些步骤。
肿瘤检测的流程图现在参考图9的流程图，其说明用于使用热像检测肿瘤性乳房组
织的方法的一个实例实施例。流处理开始于步骤900且紧接着前进到步骤901。
在步骤901处，接收针对乳癌筛查的受检者的曝露的乳房皮肤组织的热像。热像已经通过热成像系统捕获。通过使用者选定图2的软件界面工具的加载对象203接收到的热像可以显示在可视化界面上。相对于图1的实例实施例示出和讨论一个实例热成像系统。实例热像在图2到8中示出。
在步骤902处，选择热像中的关注区域(ROI)。在图3到5中示出实例选定关注区域。关注区域可以通过图2的软件界面工具的ROI对象230的使用者选择手动地或自动地选择。以下功能响应于使用者选定图2的软件界面工具的筛查对象237实施。
在步骤903处，确定具有温度
Figure GDA0002484970200000071
使得
Figure GDA0002484970200000072
的选定关注区域内的像素的百分比p1。在此实施例中T1＝Tmax，其中Tmax是受检者的最大温度，并且
Figure GDA0002484970200000075
Figure GDA0002484970200000076
在步骤904处，确定具有第二温度
Figure GDA0002484970200000073
使得
Figure GDA0002484970200000074
的选定ROI内的像素的百分比p2。在此实施例中T3＝Tavg+(Tmax-Tavg)/3，其中Tavg是受检者的平均温度。
在步骤905处，确定比率p3＝P边缘/P区块，其中P边缘是围绕选定区域内的疑似肿瘤的边界的多个像素，并且P区块是选定区域的周边的多个像素。
在步骤906处，使用决策融合规则R确定选定关注区域内的组织是以下项中的一个：癌性、非癌性或疑似癌性。可以使用R1、R2和R3的组合来形成决策规则R。R1、R2和R3被定义为R1＝(p1≥阈值1)、R2＝(p2≥阈值2)，并且R3＝(p3≥阈值3)。阈值1、阈值2和阈值3包括基于以下项的任何组合的使用者定义的阈值：肿瘤特征、受检者年龄、种族、性别和医学史。决策规则R包括以下项中的任何一个：(R1、R2、R3)的少数服从多数原则，以及(R1、R2、R3)的加权和。
在步骤907处，将所确定的结果传送给医学专业人士。所述确定也可以传送到存储器、存储装置、显示装置、手持式无线装置、手持式蜂窝装置和/或网络上的远程装置。之后，在此实施例中，停止进一步的处理。
还应了解本文中描绘的流程图是说明性的。操作中的一个或多个可以不同顺序执行。可添加、修改、增强或合并其它操作。其变化意图属于所附权利要求书的范围内。
实例专用计算机现在参考图10，图10是用于实施图2的当前软件界面工具的各种方面以及相对于图9的流程图示出和描述的肿瘤检测方法的专用计算机系统1000
的功能框图。此类专用处理器能够执行机器可执行程序指令并且可以包括微处理
器、微控制器、ASIC、电子电路中的任何一个或其任何组合。
在图10中，通信总线1002与中央处理单元(CPU)1004通信，所述中央处理单元能够执行机器可读程序指令以用于执行计算、比较、逻辑运算中的任何一个并且能够执行其它程序指令以用于执行上文相对于流程图描述以及在此处说明的实施例的任何步骤。处理器1004与存储器(ROM)1006和存储器(RAM)1008通信，所述存储器共同地构成实例存储装置。此类存储器可用于存储机器可读程序指令和其它程序数据和结果以足以执行本文中描述的任何功能。磁盘控制器1010与一个或多个存储装置1014介接，所述存储装置可以包括外部存储器、压缩驱动器、快闪存储器、USB驱动器或例如光盘驱动器1012和软盘驱动器1016的其它装置。存储装置存储机器可执行程序指令以用于执行其方法。此类存储装置可用于实施其中存储有各种记录的数据库。显示界面1018以例如音频、图形、文本等各种格式实现信息在显示器1020上的显示器。界面1024经由共同地作为图形用户界面的键盘1026和鼠标1028实现通信。此类图形用户界面可用于供使用者根据此处的各种实施例的任何所显示的信息输入信息。与外部装置的通信可使用实例通信端口1022发生。此类端口可以放置成与在本文中示出且描述的任何实例网络(例如，互联网或企业内部网)或者通过直接(有线)链路或无线链路通信。实例通信端口包含能够从一个装置到另一个装置传递数据的调制解调器、例如以太网卡的网卡、路由器、PCMCIA插槽和卡、USB端口等等。软件和数据以可以是数字、模拟、电磁、光学、红外中的任何一个的信号或能够由通信接口发射和/或接收的其它信号的形式经由通信端口传递。此类信号可以使用现有技术中目前已知或随后研发的例如导线、缆线、光纤、电话线、蜂窝链路、射频或其它信号发射装置来实施。
此处的教示可以使用任何已知或稍后研发的系统、结构、装置和/或软件由所属领域中的技术人员在硬件或软件中实施而无需从具有相关技术的一般知识的本文所提供的功能性描述中进行过度实验。此外，此处的方法可以实施为嵌入个人计算机上的例程或作为驻留在服务器或工作站上的资源，例如，嵌入在插件、驱动器中的例程，或类似物。此处的教示可以在使用对象或面向对象软件开发环境的软件中部分或完全实施，所述软件提供可以在多种计算机、工作站、服务器、网络或其它硬件平台上使用的便携式源代码。此处的一个或多个能力可以仿效在如Windows或Java的操作系统和其它专业化程序中所提供的虚拟环境中。
本文中所揭示的教示的一个或多个方面意图结合在包含一个或多个计算机程序产品、具有计算机可使用的或机器可读的媒体的制品中。所述制品可以包含在体现能够执行本文中所描述的方法的可执行程序指令的机器架构可读的至少一个存储装置上。所述制品可以单独或作为附加、更新、升级或产品套件的一部分运送、销售、出租或分开提供。

Claims (7)

1.一种用于乳癌筛查和检测的计算机系统，其包括：
显示器，包括可视化屏幕，所述可视化屏幕用于显示受试者的至少一个乳房的热像，在所显示的热像中具有最高温度值的第一组像素以第一色彩显示并且具有最低温度值的第二组像素以第二色彩显示，具有所述最低温度值与最高温度值之间的温度值的像素以所述第一色彩与所述第二色彩之间的色彩的层级显示，其中所述热像是使用热像摄影机通过以下方式捕获的：
使用所述热像摄影机的透镜将来自所述受试者的乳房的红外能量聚焦到所述热像摄影机的传感器的阵列上，其中所述传感器的阵列从所述受试者的乳房检测温度值；
使用所述传感器的阵列在每像素基础上将所述红外能量转换成电信号；并且
使用所述热像摄影机的专业化处理器生成所述热像，所述热像包括具有与跨越热波长带的所述受试者的乳房的表面温度对应的色彩值的像素的阵列，其中所述热像的生成包括使具有最高温度值的所述第一组像素的第一色彩值与具有最低温度值的所述第二组像素的第二色彩值相结合并且在所述热像中提供每一像素的输出色彩值；以及
所述显示器还用于显示多个可选软件对象，所述多个可选软件对象至少包括：
等温线查看对象，其允许在所述可视化屏幕上显示的所述热像上的轮廓线的显示；
关注区域对象，其允许在所述所显示的热像中至少一个关注区域的手动选择和自动选择；以及
筛查对象，其实施肿瘤检测方法，所述肿瘤检测方法实现以下项中的任何一个：所述关注区域内的组织是癌性组织和非癌性组织中的一个的手动判定和自动判定，其中所述肿瘤检测方法包括：
确定具有温度T1 像素的关注区域中的像素的百分比p1，其中T2≤T1 像素≤T1，其中T1＝Tmax，其中Tmax是所述所显示的热像的最大温度，其中T1和T2是温度参数，
Figure FDA0002644714710000011
确定具有温度T2 像素的所述关注区域中的像素的百分比p2，其中T3≤T2 像素，其中T3＝Tavg+(Tmax-Tavg)/3，Tmax是所述受试者的最大温度，并且Tavg是所述受试者的平均温度，其中T3是温度参数；
确定比率p3＝P边缘/P区块，其中P边缘是围绕所述关注区域内的疑似肿瘤的边界的多个像素，并且P区块是所述关注区域的周边的多个像素；以及
使用基于p1、p2和p3的决策规则R确定所述关注区域内的组织是以下项中的一个：癌性、非癌性以及疑似癌性，
其中所述可视化屏幕以所述第一色彩显示所述热像中表示所述癌性组织的像素，并且以所述第二色彩显示所述热像中表示所述非癌性组织的像素。
2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述等温线查看对象允许以下项的任何组合的显示：在所述可视化屏幕上显示的所述热像中的2D轮廓线和3D轮廓线，其中所述2D和3D轮廓线限定在所述热像中具有大体上类似温度值的彩色像素的各种组。
3.根据权利要求1所述的计算机系统，其进一步包括等温线层次对象，所述等温线层次对象允许以选定分辨率显示等温线。
4.根据权利要求1所述的计算机系统，其进一步包括视角对象，其允许用户改变在所述可视化屏幕上显示的所述热像的视角。
5.根据权利要求1所述的计算机系统，其中所述决策规则R是基于以下项的任何组合的：R1、R2、R3，其中R1、R2、R3形成所述决策规则R，其中如下定义R1、R2、R3：R1＝(p1≥阈值1)、R2＝(p2≥阈值2)，并且R3＝(p3≥阈值3)。
6.根据权利要求5所述的计算机系统，其中阈值1、阈值2、阈值3包括基于以下项的任何组合的使用者定义的阈值：肿瘤特征、受试者年龄、种族、性别和医学史。
7.根据权利要求5所述的计算机系统，其中所述决策规则R包括以下项中的任何一个：(R1、R2、R3)的少数服从多数原则，以及(R1、R2、R3)的加权和。
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