【技术实现步骤摘要】
基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法及系统
本专利技术涉及医学图像处理的
，尤其涉及一种基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法，以及基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理系统，其基于过往鲜红斑痣病例数据的挖掘分析，通过对当前病患的基本信息与病灶信息，针对采用血管靶向光动力治疗鲜红斑痣时对于光敏剂摄入剂量，治疗激光照射功率及其照射时间等治疗方案的智能推荐，可以有效地辅助医师进行鲜红斑痣的治疗。
技术介绍
鲜红斑痣(PortWineStain,PWS)是一种常见的先天性毛细血管疾病，多发于面部与颈部，在新生儿中的发病率为0.3％～0.5％。目前全世界鲜红斑痣患者总人数估计超过2000万人次，其中我国现有患者多达600多万人次，且每年仍在不断增长，临床需求量大。鲜红斑痣一般不会自行消退，且随着年龄增长，病灶颜色逐渐加深、增厚，甚至出现结节、变形，严重影响患者的外貌形象及正常生活，给其带来严重的心理负担。早期选择适当的治疗方式，既可以减少治疗次数，提高疗效，避免和减少局部皮肤增厚、组织结构畸形、形成化脓性肉芽肿等不...
【技术保护点】
1.基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法，其特征在于：其包括以下步骤：/n(1)建立数据库，基于过往鲜红斑痣病患的病例数据，构建专病数据库并对数据进行脱敏处理；/n(2)建立专家系统模型，采用有监督模型与无监督模型相配合的方式，构建基于机器学习模型的个性化治疗方案推荐算法专家系统，采集专病数据库中的病例数据对专家系统进行训练，训练完成的专家系统对病患进行治疗方案的推荐，同时模型继续在线训练，使之更加完善；/n(3)建立输入数据，读入当前需要进行诊疗的病患基本信息、病患病灶信息；/n(4)进行第一部分预测，将步骤(3)中的病患数据与鲜红斑痣的专病数据库通过无监督机器学习模...
【技术特征摘要】
1.基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法，其特征在于：其包括以下步骤：
(1)建立数据库，基于过往鲜红斑痣病患的病例数据，构建专病数据库并对数据进行脱敏处理；
(2)建立专家系统模型，采用有监督模型与无监督模型相配合的方式，构建基于机器学习模型的个性化治疗方案推荐算法专家系统，采集专病数据库中的病例数据对专家系统进行训练，训练完成的专家系统对病患进行治疗方案的推荐，同时模型继续在线训练，使之更加完善；
(3)建立输入数据，读入当前需要进行诊疗的病患基本信息、病患病灶信息；
(4)进行第一部分预测，将步骤(3)中的病患数据与鲜红斑痣的专病数据库通过无监督机器学习模型进行数据匹配，并选出与其最为匹配的几例过往病例作为相似病例的推荐，并以此作为最终预测结果的一部分；
(5)进行第二部分预测，将步骤(3)中当前病患的数据作为输入，通过步骤(2)中训练完毕的模型对输入数据进行回归分析得出当前病患的预测治疗方案推荐；
(6)输出结果，将步骤(5)有监督模型的预测输出与步骤(4)中无监督模型的治疗方案进行加权处理，其结果作为个性化治疗方案推荐系统的最终输出。
2.根据权利要求1所述的基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法，其特征在于：所述步骤(2)包括以下分步骤：
(2.1)提取专病数据库中的数据并进行数据清洗：去除统计异常的样本；对于存在较少缺失值的特征用众数、平均值的方式进行填充；观察数据是否均衡，对于某一特征值样本较少的时候适当对此特征进行加权或忽略；对连续数据进行归一化或者是标准化处理；对离散数据进行分箱处理；对特殊数据进行指数或对数变换；
(2.2)对数据进行特征工程：根据病例信息逻辑生成新的特征；若特征维度较高采用PCA矩阵分解算法进行特征降维；采用Filter、Wrapper或Embedded方式对特征进行选择，计算不同特征值之间的相关性、互信息、相关距离指标衡量特征之间的隐含关系，或采用一个回归模型计算特征对于预测值的权重，从而标定其相对重要性，最后确定需要进行训练的特征。
3.根据权利要求2所述的基于血管靶向光动力疗法的鲜红斑痣处理方法，其特征在于：所述步骤(3)中，
将当前病患的基本信息，病灶信息数据作为输入X与鲜红斑痣数据库内的历史数据通过相似度模型进行相似性匹配，采用皮尔森相关系数ρ作为病例样本间的相似性度量，并指定一个阈值τ，选出与当前病患特征值最为匹配，病例样本间皮尔森相关系数大于等于阈值，的n例历史病例；将历史病例按照皮尔森相关系数ρ的降序顺序排列，并令其各自的相关系数为ρ1，ρ2...ρn；则每个所选相似历史病例实际治疗剂量对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋红，翁旭涛，杨健，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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