CN116779179A - 一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统 - Google Patents

一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及医疗信息处理领域，具体公开了一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，包括背景信息收集模块、背景信息匹配模块、风险预测模型、分级归类模块以及信息存储模块；本发明通过背景信息匹配模块，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法分别匹配至第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标中，利用风险预测模块将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型，便于医护人员制定相应的预防措施。

Description

一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统
技术领域
本发明涉及医疗信息处理领域，更具体地说，本发明涉及一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统。
背景技术
肾细胞瘤是发源于肾小管上皮细胞的一种肿瘤，也是最主要的泌尿系统恶性肿瘤之一。在全世界范围内，肾细胞瘤的病例数每年都在增加，通常多见于男性。早发现、早治疗是提高恶性肿瘤患者长期生存率和降低病死率的有效手段，同时也是恶性肿瘤诊治的关键步骤。因此，对患者的肾细胞瘤背景信息进行分析预测尤为重要，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明通过背景信息匹配模块，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法分别匹配至第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标中，利用风险预测模块将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型，便于医护人员制定相应的预防措施，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，包括背景信息收集模块、背景信息匹配模块、风险预测模型、分级归类模块以及信息存储模块，背景信息匹配模块包括四种风险指标，风险预测模块将风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型，其中，肾细胞瘤评估模型的公式为：
；
式中，为肾细胞瘤风险度，/>为第一风险指标，/>为第二风险指标，/>为第三风险指标，/>为第四风险指标。
作为本发明进一步的方案，背景信息收集模块与背景信息匹配模块相连接，背景信息匹配模块与风险预测模型相连接，风险预测模型与分级归类模块相连接，分级归类模块与信息存储模块相连接。
作为本发明进一步的方案，各模块功能具体为：
背景信息收集模块用于收集目标患者的肾细胞瘤背景信息数据库；
背景信息匹配模块中包括四种风险指标，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应；
风险预测模块用于将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型；
分级归类模块用于通过根据肾细胞瘤评估模型得到的患病风险度对目标患者的患病风险进行分级；
信息存储模块用于对所涉及的所有信息以及数据进行存储。
作为本发明进一步的方案，背景信息匹配模块中包括四种风险指标，四种风险指标分别为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标。
作为本发明进一步的方案，风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应，其中，第一风险指标的子风险指标包括年龄指标以及性别指标，第二风险指标的子风险指标包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标包括血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标包括病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
根据风险预测模块用于将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，第一风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为年龄指标以及性别指标，第一风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第一风险指标；
第二风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第二风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第二风险指标；
第三风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第三风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第三风险指标；
第四风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为病变严重程度、病变尺寸以及病变面积，第四风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第四风险指标。
作为本发明进一步的方案，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，其中，指标匹配算法的公式为：
；
；
；
式中，为一种风险指标最多包括5个子风险指标，/>为任一背景信息数据库中的数据仅能与一种风险指标匹配，/>为背景信息数据库中的数据组成的矩阵，/>为矩阵的行，/>为矩阵的列。
作为本发明进一步的方案，风险预测模块用于通过匹配完成的风险指标建立指标预测模型，指标预测模型分为第一风险指标预测模型、第二风险指标预测模型、第三风险指标预测模型以及第四风险指标预测模型，其中，第一风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第一风险指标，/>为年龄指标，/>为性别指标；
第二风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第二风险指标，/>为遗传指标，/>为吸烟指标，/>为肥胖指标，/>为高血压指标，/>为慢性肾病指标。
作为本发明进一步的方案，第三风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第三风险指标，/>为血尿指标，/>为基因突变指标，/>为腰痛指标，/>为腹部肿块指标。
第四风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第四风险指标，/>为病变严重程度，/>为病变尺寸，/>为病变面积。
作为本发明进一步的方案，肾细胞瘤评估模型的输入为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标，其中，每个风险指标中包含多个节点，第一风险指标的多个节点为年龄指标以及性别指标，第二风险指标的多个节点为包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标的多个节点为血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标的多个节点为病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
作为本发明进一步的方案，风险指标中的子风险指标与相应风险指标的节点相对应。
本发明一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统的技术效果和优点：
1、本发明通过分析肾细胞瘤的背景信息，能够提前发现潜在的患病风险因素，从而辨别存在的肾细胞瘤风险，并帮助医生更准确地判断患者病情，为临床决策提供有力支持；
2、本发明通过利用支持向量机对患者患病风险进行分类预测病例，能够提高治疗成功率；
3、本发明根据患者的风险预测结果，医生能够为患者制定更为个性化和有效的治疗方案，有助于提高治疗效果，减少患者不必要的治疗负担。
附图说明
图1为本发明一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的各风险指标以及其子风险指标的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，包括背景信息收集模块、背景信息匹配模块、风险预测模型、分级归类模块以及信息存储模块，背景信息匹配模块包括四种风险指标，风险预测模块将风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型，其中，肾细胞瘤评估模型的公式为：
；
式中，为肾细胞瘤风险度，/>为第一风险指标，/>为第二风险指标，/>为第三风险指标，/>为第四风险指标。
其中，肾细胞瘤风险度与第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标都成正比函数关系，由函数关系可知四种风险指标等同重要。
实施例1。当某患者的第一风险指标为0.11，第二风险指标为0.32，第三风险指标为0.25，第四风险指标为0.02时，则有肾细胞瘤风险度=（0.11+0.32+0.25+0.02）/4=0.685，故而此时肾细胞瘤风险度为68.5%。根据函数式能够看出患病风险度与第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标中任意指标数值过高，都将引起患者的患病率增高，这对患者同样起到警示作用。
本发明实施例中背景信息收集模块与背景信息匹配模块相连接，背景信息匹配模块与风险预测模型相连接，风险预测模型与分级归类模块相连接，分级归类模块与信息存储模块相连接。
本发明实施例中各模块功能具体为：
背景信息收集模块用于收集目标患者的肾细胞瘤背景信息数据库；
背景信息匹配模块中包括四种风险指标，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应；
风险预测模块用于将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型；
分级归类模块用于通过根据肾细胞瘤评估模型得到的患病风险度对目标患者的患病风险进行分级；
信息存储模块用于对所涉及的所有信息以及数据进行存储。
通过背景信息匹配模块，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法分别匹配至第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标中，利用风险预测模块将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型。
本发明实施例中背景信息匹配模块中包括四种风险指标，四种风险指标分别为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标。
本发明实施例中风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应，其中，第一风险指标的子风险指标包括年龄指标以及性别指标，第二风险指标的子风险指标包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标包括血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标包括病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
根据风险预测模块用于将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，第一风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为年龄指标以及性别指标，第一风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第一风险指标；
第二风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第二风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第二风险指标；
第三风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第三风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第三风险指标；
第四风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输入为病变严重程度、病变尺寸以及病变面积，第四风险指标通过预先训练的支持向量机模型的输出为第四风险指标。
本发明实施例中将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，其中，指标匹配算法的公式为：
；
；
；
式中，为一种风险指标最多包括5个子风险指标，/>为任一背景信息数据库中的数据仅能与一种风险指标匹配，/>为背景信息数据库中的数据组成的矩阵，/>为矩阵的行，/>为矩阵的列。
实施例2。当患者进行肾细胞瘤相关检查后，让其通过检查结果将各数据输入至系统中。系统根据患者输入的数据通过匹配算法进行分类，将年龄指标以及性别指标归为第一风险指标，将遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标归为第二风险指标，将血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标归为第三风险指标，将病变严重程度、病变尺寸以及病变面积归为第一风险指标。对于归类完成的数据，分别通过第一风险预测模型、第二风险预测模型、第三风险预测模型以及第四风险预测模型计算相应的指标数值。
本发明实施例中风险预测模块用于通过匹配完成的风险指标建立指标预测模型，指标预测模型分为第一风险指标预测模型、第二风险指标预测模型、第三风险指标预测模型以及第四风险指标预测模型，其中，第一风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第一风险指标，/>为年龄指标，/>为性别指标；
其中，第一风险指标与年龄指标的三次方成正比函数关系，与十三倍的性别指标的平方成正比函数关系，有函数关系反映可知第一风险指标受年龄指标的影响较小，受性别指标的影响较大。
第二风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第二风险指标，/>为遗传指标，/>为吸烟指标，/>为肥胖指标，/>为高血压指标，/>为慢性肾病指标。
其中，第二风险指标与遗传指标的e的指数成平方根函数关系，e为自然对数函数关系，与吸烟指标对数的三次方成平方根函数关系，与肥胖指标三次方成平方根函数关系，与高血压指标的三次方成平方根函数关系，与慢性肾病指标成平方根函数关系，由函数关系反映第二风险指标受肥胖指标以及高血压指标的影响较大，受遗传指标、吸烟指标以及慢性肾病指标的影响较小。
本发明实施例中第三风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第三风险指标，/>为血尿指标，/>为基因突变指标，/>为腰痛指标，/>为腹部肿块指标。
其中，第三风险指标与血尿指标成三次方函数关系，与基因突变指标的对数成三次方函数关系，与腰痛指标成反函数关系，与腹部肿块指标长征比函数关系，由函数关系反映第三风险指标受血尿指标的影响较大，受基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标的影响较小。
第四风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第四风险指标，/>为病变严重程度，/>为病变尺寸，/>为病变面积。
其中，第四风险指标与病变严重程度成平方根函数关系，与病变尺寸的平方成平方根函数关系，与病变面积成平方根函数关系，由函数关系反映第四风险指标受病变尺寸的影响较大，受病变严重程度以及病变面积的影响较小。
本发明实施例中肾细胞瘤评估模型的输入为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标，其中，每个风险指标中包含多个节点，第一风险指标的多个节点为年龄指标以及性别指标，第二风险指标的多个节点为包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标的多个节点为血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标的多个节点为病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
本发明实施例中风险指标中的子风险指标与相应风险指标的节点相对应。
图2为本发明实施例提供的各风险指标以及其子风险指标的示意图。如图2所示，目标患者的患病风险模型由四个风险指标A、F、X、W四个模块组成，第一风险指标模块中包括节点A1、A2，第二风险指标模块中包括节点F1、F2、F3、F4，第三风险指标模块中包括节点X1、X2、X3、X4，第四风险指标模块中包括节点W1、W2、W3。通过计算节点中指标的权重得但相应风险指标的数值，再通过综合风险指标所占的权重得到患者患病风险度，通过患者患病风险度对患者换肾细胞瘤的风险进行预测，有助于提前发现并制定相应的治疗方案。
本发明实施例通过背景信息收集模块收集目标患者的肾细胞瘤背景信息数据库，随后，背景信息匹配模块将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法分别匹配至第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标中，且风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应。再利用风险预测模块将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型获得患者患病率，便于医护人员制定相应的预防措施。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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 (10)

1.一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，包括背景信息收集模块、背景信息匹配模块、风险预测模型、分级归类模块以及信息存储模块，其特征在于，背景信息匹配模块包括四种风险指标，风险预测模块将风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型，其中，肾细胞瘤评估模型的公式为：
；
式中，为肾细胞瘤风险度，/>为第一风险指标，/>为第二风险指标，/>为第三风险指标，/>为第四风险指标。
2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，背景信息收集模块与背景信息匹配模块相连接，背景信息匹配模块与风险预测模型相连接，风险预测模型与分级归类模块相连接，分级归类模块与信息存储模块相连接。
3.一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，包括背景信息收集模块、背景信息匹配模块、风险预测模型、分级归类模块以及信息存储模块，其特征在于，
背景信息收集模块用于收集目标患者的肾细胞瘤背景信息数据库；
背景信息匹配模块中包括四种风险指标，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应；
风险预测模块用于将匹配完成的风险指标通过预先训练的支持向量机模型建立指标预测模型，再通过指标预测模型结果针对目标患者建立肾细胞瘤评估模型；
分级归类模块用于通过根据肾细胞瘤评估模型得到的患病风险度对目标患者的患病风险进行分级；
信息存储模块用于对所涉及的所有信息以及数据进行存储。
4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，背景信息匹配模块中包括四种风险指标，四种风险指标分别为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标。
5.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，风险指标中的子风险指标与背景信息数据库中的数据一一对应，其中，第一风险指标的子风险指标包括年龄指标以及性别指标，第二风险指标的子风险指标包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标包括血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标包括病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
6.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，将背景信息数据库中的数据通过指标匹配算法匹配至四种风险指标中，其中，指标匹配算法的公式为：
；
；
；
式中，为一种风险指标最多包括5个子风险指标，/>为任一背景信息数据库中的数据仅能与一种风险指标匹配，/>为背景信息数据库中的数据组成的矩阵，/>为矩阵的行，/>为矩阵的列。
7.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，风险预测模块用于通过匹配完成的风险指标建立指标预测模型，指标预测模型分为第一风险指标预测模型、第二风险指标预测模型、第三风险指标预测模型以及第四风险指标预测模型，其中，第一风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第一风险指标，/>为年龄指标，/>为性别指标；
第二风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第二风险指标，/>为遗传指标，/>为吸烟指标，/>为肥胖指标，/>为高血压指标，/>为慢性肾病指标。
8.根据权利要求7所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，
第三风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第三风险指标，/>为血尿指标，/>为基因突变指标，/>为腰痛指标，为腹部肿块指标；
第四风险指标预测模型的公式为：
；
式中：为第四风险指标，/>为病变严重程度，/>为病变尺寸，/>为病变面积。
9.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，肾细胞瘤评估模型的输入为第一风险指标、第二风险指标、第三风险指标以及第四风险指标，其中，每个风险指标中包含多个节点，第一风险指标的多个节点为年龄指标以及性别指标，第二风险指标的多个节点为包括遗传指标、吸烟指标、肥胖指标、高血压指标以及慢性肾病指标，第三风险指标的多个节点为血尿指标、基因突变指标、腰痛指标以及腹部肿块指标，第四风险指标的多个节点为病变严重程度、病变尺寸以及病变面积。
10.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的肾细胞瘤背景信息分析系统，其特征在于，风险指标中的子风险指标与相应风险指标的节点相对应。
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