一种肝癌切除术后无创复发监测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开一种肝癌切除术后无创复发监测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取第一用户的数据，所述数据包括所述第一用户肝癌术后甲胎蛋白(AFP)的多个连续检测值；根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发，所述第一复发监测模型包括Adaboost模块，所述Adaboost模块根据Adaboost算法确定，所述Adaboost模块包括肝癌术后AFP连续检测值的最大公约数分类器、最小公约数分类器、平均数分类器、中位数分类器和斜率分类器。本发明专利技术实施例，可以准确有效地监测肝癌患者术后是否复发，以便在监测到肝癌患者术后复发的情况下，可以及时进行治疗。疗。疗。

【技术实现步骤摘要】
一种肝癌切除术后无创复发监测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术实施例涉及医疗
，尤其涉及一种肝癌切除术后无创复发监测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma，HCC)是世界范围内发病率和死亡率较高的常见恶性肿瘤。对于无远处转移的HCC患者，提高生存率的治疗包括免疫靶向治疗、介入治疗、射频消融和肝移植；然而，手术切除仍然是最佳的根治性治疗。不幸的是，40
‑
70％接受切除手术的患者在5年内复发，这严重影响了患者的生活质量和生存率。在局部复发患者中，第二次和第三次手术后的5年生存率分别为25.0
‑
87.0％和12.8
‑
18.0％。肝切除术后定期监测可提高潜在治愈治疗的机会，从而提高复发HCC患者的生存率。因此，如何监测肝癌患者术后是否复发非常重要。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例公开了一种肝癌切除术后无创复发监测方法、装置及电子设备，用于准确有效地监测肝癌患者术后是否复发。
[0004]第一方面公开一种肝癌切除术后无创复发监测方法，包括：
[0005]获取第一用户的数据，所述数据包括所述第一用户肝癌术后甲胎蛋白(alpha fetoprotein，AFP)的多个连续检测值；
[0006]根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发，所述第一复发监测模型包括自适应提升(adaptive boosting，Adaboost)模块，所述Adaboost模块根据Adaboost算法确定，所述Adaboost模块包括肝癌术后AFP连续检测值的最大公约数分类器、最小公约数分类器、平均数分类器、中位数分类器和斜率分类器。
[0007]作为一种可能的实施方式，所述第一复发监测模型还包括二分类器，所述根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发包括：
[0008]将所述第一用户的数据输入所述Adaboost模块，得到复发评判分数；
[0009]将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发。
[0010]作为一种可能的实施方式，所述将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发包括：
[0011]在所述复发评判分数大于或等于阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌复发。
[0012]作为一种可能的实施方式，所述将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发还包括：
[0013]在所述复发评判分数小于所述阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌未复发。
[0014]作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：
[0015]获取训练数据，所述训练数据包括多个用户的数据，第二数据包括第二用户的复发结果和所述第二用户肝癌术后AFP的多个连续检测值，所述第二数据为所述多个用户的数据中的任一用户的数据；
[0016]根据所述第二数据使用第二复发监测模型确定所述第二用户的监测结果；
[0017]根据所述第二用户的监测结果和复发结果调整所述第二复发监测模型中Adaboost模块包括的分类器的权重，得到所述第一复发监测模型。
[0018]作为一种可能的实施方式，所述方法还包括：
[0019]获取验证数据，所述验证数据包括多个用户数据，第三数据包括第三用户的复发结果和所述第三用户肝癌术后AFP的多个连续检测值，所述第三数据为所述多个用户数据中的任一用户数据；
[0020]根据所述第三数据使用所述第一复发监测模型确定所述第三用户的监测结果；
[0021]根据所述第三用户的监测结果和复发结果确定所述第一复发监测模型的准确性。
[0022]第二方面公开一种肝癌切除术后无创复发监测装置，包括：
[0023]第一获取单元，用于获取第一用户的数据，所述数据包括所述第一用户肝癌术后AFP的多个连续检测值；
[0024]第一确定单元，用于根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发，所述第一复发监测模型包括Adaboost模块，所述Adaboost模块根据Adaboost算法确定，所述Adaboost模块包括肝癌术后AFP连续检测值的最大公约数分类器、最小公约数分类器、平均数分类器、中位数分类器和斜率分类器。
[0025]作为一种可能的实施方式，所述第一复发监测模型还包括二分类器，所述第一确定单元具体用于：
[0026]将所述第一用户的数据输入所述Adaboost模块，得到复发评判分数；
[0027]将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发。
[0028]作为一种可能的实施方式，所述第一确定单元将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发包括：
[0029]在所述复发评判分数大于或等于阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌复发。
[0030]作为一种可能的实施方式，所述第一确定单元将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发还包括：
[0031]在所述复发评判分数小于所述阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌未复发。
[0032]作为一种可能的实施方式，所述装置还包括：
[0033]第二获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个用户的数据，第二数据包括第二用户的复发结果和所述第二用户肝癌术后AFP的多个连续检测值，所述第二数据为所述多个用户的数据中的任一用户的数据；
[0034]第二确定单元，用于根据所述第二数据使用第二复发监测模型确定所述第二用户的监测结果；
[0035]调整单元，用于根据所述第二用户的监测结果和复发结果调整所述第二复发监测模型中Adaboost模块包括的分类器的权重，得到所述第一复发监测模型。
[0036]作为一种可能的实施方式，所述装置还包括：
[0037]第三获取单元，用于获取验证数据，所述验证数据包括多个用户数据，第三数据包括第三用户的复发结果和所述第三用户肝癌术后AFP的多个连续检测值，所述第三数据为所述多个用户数据中的任一用户数据；
[0038]第三确定单元，用于根据所述第三数据使用所述第一复发监测模型确定所述第三用户的监测结果；
[0039]第四确定单元，用于根据所述第三用户的监测结果和复发结果确定所述第一复发监测模型的准确性。
[0040]第三方面公开一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器调用所述存储器中存储的计算机程序实现第一方面公开的方法。
[0041]第四方面公开一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序或计算机指令，当该计算机程序或计算机指令被处理器运行时，实现如第一方面公开的方法。
[0042]本专利技术实施例中，获取包括第一用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝癌切除术后无创复发监测方法，其特征在于，包括：获取第一用户的数据，所述数据包括所述第一用户肝癌术后AFP的多个连续检测值；根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发，所述第一复发监测模型包括自适应提升Adaboost模块，所述Adaboost模块根据Adaboost算法确定，所述Adaboost模块包括肝癌术后AFP连续检测值的最大公约数分类器、最小公约数分类器、平均数分类器、中位数分类器和斜率分类器。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一复发监测模型还包括二分类器，所述根据所述第一用户的数据使用第一复发监测模型确定所述第一用户的肝癌是否复发包括：将所述第一用户的数据输入所述Adaboost模块，得到复发评判分数；将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发包括：在所述复发评判分数大于或等于阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌复发。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述复发评判分数输入所述二分类器确定所述第一用户的肝癌是否复发还包括：在所述复发评判分数小于所述阈值的情况下，通过所述二分类器确定所述第一用户的肝癌未复发。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练数据，所述训练数据包括多个用户的数据，第二数据包括第二用户的复发结果和所述第二用户肝癌术后AFP的多个连续检测值，所述第二数据为所述多个用户的数据中的任一用户的数据；根据所述第二数据使用第二复发监测模型确定所述第二用户的监测结果；根据所述第二用户的监测结果和复发结果调整所述第二复发监测模型中Adaboost模块包括的分类器的权重，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙立越，曾欣欣，蒋玉莹，沈菊，张绪慧，
申请(专利权)人：广东省第二人民医院广东省卫生应急医院，
类型：发明
国别省市：