CN110223743A - 一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法和系统，包括数据输入模块、分类模块、图像分析及数据处理单元和基于神经网络的训练单元。采用基于大数据的肺癌患者诊断记录技术，可以方便记录、读取肺癌患者诊断记录，并根据大数据统计的分析结果，对疑似肺癌患者的CT图像等进行快速诊断，同时对各个肺癌患者的病情进行实时监控，提高病人生存指数。

Description

一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法和系统
技术领域
本发明涉及肺癌诊疗技术领域，具体是一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法和系统。
背景技术
肺癌是第二类最常见的癌症病因，而且也是癌症死亡的主要原因。是否能从肺癌中幸存要取决于癌症的阶段。所述阶段要通过根瘤(例如，肿块)的尺寸及位置、围绕淋巴结出现的癌症、以及癌症向远处的扩散来确定。当肺癌在其初期阶段得到治疗时，治愈率达到70％或更高。因此，早期检查对于提高患肺癌病人的存活率来说是至关重要的。
随着云平台及大数据技术的兴起，通过大数据技术对肺癌诊断记录进行分析并提取特征，将其与患者检测数据及影像进行比对从而进行快速的确诊成为可能，但现有肺癌确诊记录数据结构不标准，零散，难以通过大数据技术进行系统化的分析处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法和系统，以解决现有技术中存在的缺陷。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种针对肺癌诊断记录的结构化处理系统，包括数据输入模块，其通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
分类模块，对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
图像分析及数据处理单元，对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
基于神经网络的训练单元，建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果。
更具体的，所述系统还包括数据提取单元，用于根据患者的医保号码提取患者肺癌诊断记录；
数据更新单元，用于肺癌患者就诊信息的更新。
更具体的，所述系统还包括评估单元，根据系统中的数据判断肺癌患者病情进展与大数据计算出的同期患者的病情进展之间的差距，发现异常情况进行系统提示；
统计单元，用于统计各个患者病情进展，并采用大数据技术计算患者的平均病情进展。
一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法，包括如下步骤：
第一步：通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
第二步：对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
第三步：对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
第四步：建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果；
本发明的有益效果是：采用基于大数据的肺癌患者诊断记录技术，可以方便记录、读取肺癌患者诊断记录，并根据大数据统计的分析结果，对疑似肺癌患者的CT图像等进行快速诊断，同时对各个肺癌患者的病情进行实时监控，提高病人生存指数。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种针对肺癌诊断记录的结构化处理系统，包括数据输入模块，其通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
分类模块，对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
图像分析及数据处理单元，对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
基于神经网络的训练单元，建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果。
更具体的，所述系统还包括数据提取单元，用于根据患者的医保号码提取患者肺癌诊断记录；
数据更新单元，用于肺癌患者就诊信息的更新。
更具体的，所述系统还包括评估单元，根据系统中的数据判断肺癌患者病情进展与大数据计算出的同期患者的病情进展之间的差距，发现异常情况进行系统提示；
统计单元，用于统计各个患者病情进展，并采用大数据技术计算患者的平均病情进展。
一种针对肺癌诊断记录的结构化处理方法，包括如下步骤：
第一步：通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
第二步：对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
第三步：对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
第四步：建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果；
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种针对肺癌诊断记录的结构化处理系统，其特征在于，包括：
数据输入模块，其通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
分类模块，对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
图像分析及数据处理单元，对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
基于神经网络的训练单元，建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果；
所述系统还包括数据提取单元，用于根据患者的医保号码提取患者肺癌诊断记录；
数据更新单元，用于肺癌患者就诊信息的更新。
2.根据权利要求1所述的一种针对肺癌诊断记录的结构化处理系统，其特征在于：所述系统还包括评估单元，根据系统中的数据判断肺癌患者病情进展与大数据计算出的同期患者的病情进展之间的差距，发现异常情况进行系统提示；
统计单元，用于统计各个患者病情进展，并采用大数据技术计算患者的平均病情进展。
3.一种针对肺癌诊断记录的结构化处理系统，其特征在于，包括如下步骤：
第一步：通过网络收集各个医院、诊所记录的肺癌患者诊断记录；
第二步：对数据输入模块输入的肺癌患者的CT图像及诊断进行分类，分类肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期；
第三步：对肺癌初期、肺癌中期及肺癌晚期的CT图像分别进行处理，提取特征点，并建立特征点与诊断之间的关联数据库；
第四步：建立的关联数据库之后，通过数据模型输入新的肺癌患者诊断记录，进行诊断并多次迭代不断优化修正结果。
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