基于距离计算方法鉴定病理类别的方法及相关设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，通过获取待诊断特征参数，待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数；获取预设的标准参数，预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数；采用预设的距离计算方法分别计算待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；根据M个预测距离的大小确定待诊断特征参数对应的病理类别，通过将待诊断特征参数与各个病理类别对应的标准参数一一进行计算比较，实现对病理诊断得自动化，且提高了病理诊断得客观性和准确性。此外，还提出了一种基于距离计算方法鉴定病理类别的系统、计算机设备及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
基于距离计算方法鉴定病理类别的方法及相关设备
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法及相关设备。
技术介绍
病理诊断是研究疾病发生的原因，发病机制，以及疾病过程中患病机体的形态结构，功能代谢改变与疾病的转归，从而为疾病的诊断、治疗及预防提供必要的理论基础和实践依据。病理诊断是肿瘤各种检查方法中最可靠的，病理诊断被喻为“金标准”，也是疾病的最终诊断。从临床症状到传统的HE病理学形态，有许多相似性病变，极易与多种疾病混淆，包括良性与恶性疾病。一旦错误诊断，将造成严重的医疗事故。在疾病诊断的过程中，需要与许多相似的病变进行鉴别诊断。例如肿瘤性疾病，会有多种蛋白不同程度的表达情况，以及多种不同基因的变异发生。这些蛋白和基因的发生情况，称之为特征性参数。而肿瘤性疾病，称之为结果性现象。医生最直观的可检测的结果是特征性参数，需要综合性分析特征性参数的表达情况，整合前期自身积累的经验和书籍文献中的知识。最终对结果性现象进行预判。医生看到了检验的结果报告、影像学报告，再结合病史和临床资料，综合选出N种比较有可能性的病变，再通过综合分析与会诊讨论，得出最有倾向性的诊断结果。最终对结果性现象进行预判。然而，目前基于个人水平高低不等的经验进行预测结果性现象，存在严重的个人主观性影响。并且不同医疗机构、不同医生之间，对于结果性现象判读的差异性较大，降低了病理类别鉴定得客观性，从而在一定程度上影响了诊疗质量，使得病理类别鉴定得准确度不高，病理诊断遗漏率高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提出一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法、系统、计算机设备及存储介质，以提高对病理诊断的客观性和准确性。一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，所述方法包括：获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。一种基于距离计算方法鉴定病理类别的系统，所述系统包括：第一参数获取模块，用于获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；第二参数获取模块，用于获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；计算模块，用于采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；诊断模块，用于根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。上述基于距离计算方法鉴定病理类别的方法、系统、计算机设备及存储介质，通过获取待诊断特征参数；获取预设的标准参数；采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别，通过采用多种基于距离计算的方法进行病理诊断，提高了病理诊断得准确性和客观性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为一个实施例中基于距离计算方法鉴定病理类别的方法的流程图；图2为一个实施例中预测距离计算方法的流程图；图3为另一个实施例中预测距离计算方法的流程图；图4为一个实施例中病理类别确定方法的流程图；图5为一个实施例中基于距离计算方法鉴定病理类别的系统的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，在一个实施例中，提供了一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，该基于距离计算方法鉴定病理类别的方法既可以应用于终端，也可以应用于服务器，本实施例以应用于服务器举例说明。该基于距离计算方法鉴定病理类别的方法具体包括以下步骤：步骤102，获取待诊断特征参数，待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数。其中，待诊断特征参数是指用于反映待诊断病理切片的病理特征的参数，且待诊断特征参数包括多种特征对应的多个特征参数。在一具体实施方式中，待诊断病理切片为卵巢上皮性恶性肿瘤，其对应的7个特征参数可以是Pax-8、WT-1、CA125、P53、CEA、ER和PVHL对应的数值。具体地，可以通过病理分析仪器对病理切片进行分析后获取到该待诊断特征参数。步骤104，获取预设的标准参数，预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数。其中，预设的标准参数为根据各个病理类别下N个特征参数的大小或者范围设置的参数，标准参数与待诊断特征参数一一对应，即每种病理类别均含有N个标准参数，因此，M种病理类别包含有M×N个标准参数。继续以步骤S102中的卵巢上皮性恶性肿瘤为例，其对应有7个特征参数，其存在的病理类别包括：浆液性腺癌、粘液性腺癌、子宫内膜样腺癌、透明细胞腺癌和转移性腺癌。每种病理类别对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，包括：/n获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；/n获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；/n采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；/n根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，包括：
获取待诊断特征参数，所述待诊断特征参数包括N种特征对应的N个特征参数，N为自然数；
获取预设的标准参数，所述预设的标准参数包括M种病理类别分别对应的N种特征的M×N个标准参数，M为自然数；
采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离；
根据M个所述预测距离的大小确定所述待诊断特征参数对应的病理类别。


2.根据权利要求1所述的基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，所述采用预设的距离计算方法分别计算所述待诊断特征参数与每种病理类别对应的标准参数之间的预测距离，得到M个预测距离，包括：
分别计算每个所述特征参数与所述M种病理类别对应的标准参数的第一距离和/或第二距离，得到M×N个特征距离；
分别将每一种病理类别对应的N个特征距离进行融合计算，得到M个所述预测距离。


3.根据权利要求2所述的基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，所述分别将每一种病理类别对应的N个特征距离进行融合计算，得到M个所述预测距离，包括：
获取每个特征距离对应的预设权重；
根据每一种病理类别对应的N个特征距离和对应的预设权重进行加权计算，得到M个所述预测距离。


4.根据权利要求2所述的基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，所述第一距离为欧几里得距离、明可夫斯基距离、曼哈顿距离及切比雪夫距离一种的至少一种，所述第二距离为余弦相似度和/或皮尔森相关系数。


5.根据权利要求4所述的基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，所述获取每个特征距离对应的预设权重，包括：
当所述特征距离为第一距离时，所述预设权重为负数；
当所述特征距离为第二距离时，所述预设权重为正数。


6.根据权利要求4所述的基于距离计算方法鉴定病理类别的方法，其特征在于，所述分别将每一种病理类别对应的N个特征距离进行融合计算，得到M个所述预测距离，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：车拴龙，余霆嵩，罗丕福，卢芳，李学锋，刘斯，刘莹，林万里，
申请(专利权)人：广州金域医学检验中心有限公司，广州金域医学检验集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44