一种胃早癌高危风险筛查系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机辅助医疗技术领域，公开了一种胃早癌高危风险筛查系统，包括：调查问卷获取模块，用于获取待筛查调查问卷；胃早癌风险预测模块，用于根据所述调查问卷，基于预先训练的胃早癌风险预测模型，判断是否存在风险；其中，所述胃早癌风险预测模型包括：分模块风险预测单元，用于根据各影响因素的填写结果，采用相应二分类神经网络进行风险预测；整体风险预测单元，用于对基于各影响因素的风险预测结果进行加权求和，得到整体风险。本发明专利技术有助于充分挖掘对每个影响因素对胃早癌的影响，避免遗漏有价值影响因素，提高了预测准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种胃早癌高危风险筛查系统


[0001]本专利技术属于计算机辅助医疗
，尤其涉及一种胃早癌高危风险筛查系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]胃癌高危风险预测评估可以提高早期胃癌的诊断率，能够让患者早发现早治疗，加强早期胃癌的诊断筛查是挽救胃癌患者生命及提高患者生存质量的关键。以往提高早期胃癌检出率的方法大多是改良胃镜检查和病理组织活检等临床技术，这些技术对患者有一定的创伤，且普及率低。目前仍缺乏有效的非浸入性的早癌筛查诊断方法。
[0004]通过调查问卷进行早期筛查是一种简单有效方式，有助于提高早期筛查的普及率，目前主要基于logistics回归分析等方法建立胃癌与问卷中各影响因素之间的关系模型，通过模型进行筛查，并且，为了提高模型预测精度，往往会进行自变量筛选，通过统计学分析手段，舍弃一些对模型精度贡献度较差的自变量。这种方式虽然能够一定程度上提高模型的精度，但是，通过统计学手段舍弃影响因素不会考虑到影响因素的实际意义，可能会导致有价值影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，包括：调查问卷获取模块，用于获取待筛查调查问卷；胃早癌风险预测模块，用于根据所述调查问卷，基于预先训练的胃早癌风险预测模型，判断是否存在风险；其中，所述胃早癌风险预测模型包括：分模块风险预测单元，用于根据各影响因素的填写结果，采用相应二分类神经网络进行风险预测；整体风险预测单元，用于对基于各影响因素的风险预测结果进行加权求和，得到整体风险。2.如权利要求1所述的一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，各影响因素的二分类神经网络模型训练方法为：获取多个调查问卷样本，所述调查问卷样本中包括胃早癌阳性样本和胃早癌阴性样本，分别根据每个影响因素的填写结果，训练相应二分类神经网络。3.如权利要求1所述的一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，基于各影响因素的风险预测结果的权重计算方法为：对各影响因素的二分类神经网络的分类效果进行评价；将分类效果归一化处理，得到基于各影响因素的风险预测结果的权重。4.如权利要求1或2所述的一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，获取待筛查调查问卷或多个调查问卷样本后，首先进行特征编码，将调查问卷中胃早癌的每个影响因素填写结果，编码成一个特征向量。5.如权利要求4所述的一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，若一个影响因素中包括多个细分影响因素，将多个细分影响因素的填写结果进行特征编码后进行串联，得到该影响因素的特征向量。6.如权利要求1所述的一种胃早癌高危风险筛查系统，其特征在于，所述系统还包括可信度评价模块，用于对所述调查问卷的可信度进行评价，若评...

【专利技术属性】
技术研发人员：李真，左秀丽，马铭骏，李延青，刘静，赖永航，姜建科，
申请(专利权)人：青岛美迪康数字工程有限公司，
类型：发明
国别省市：