【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于手术决策判定，具体涉及基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统及方法。
技术介绍
1、随着现代生活节奏地加快，长时间的坐姿、过度使用电子设备，缺乏足够的运动和体育锻炼，使得人们存在脊柱问题的发生率越来越高，而在一些情况下，脊柱问题可能无法通过保守治疗有效缓解，手术成为治疗脊柱问题的必要手段。
2、鉴于脊柱结构复杂、与神经系统密切相关，这使得脊柱外科手术与其他手术相比比较复杂，需要在术前制定准确可靠的手术方案，特别是手术类型决策，因不同的手术类型对于患者的康复、手术风险、手术效果等方面都会产生重大影响，使得手术类型决策成为手术方案制定的重点。
3、随着医学影像技术发展，目前脊柱外科手术类型决策主要依赖于医生对脊柱影像学检查结果的分析和对患者身体状况的掌握，一方面存在一定的主观性，另一方面这些都需要一定的时间来完成，在一定程度上降低了决策效率，且手术类型的选择往往需要多个高资历医生共同商议，但由于医生经验的异质性、医学学科手术特点和复杂的病例情况，这种方式存在一定的局限性，使得手术类型的最优解往往存在争议，不利于手术类型的果断可靠决策。
技术实现思路
1、为此，本申请实施例的一个目的在于提供基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统及方法，有效解决了
技术介绍
提到的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，包括以下模块：基本信息获取模块，用于调取目标患
3、脊柱特征提取模块，用于获取目标患者的术前脊柱图像，并从中提取脊柱特征，具体包括脊柱轮廓和脊柱病变特征。
4、参考历史患者筛选模块，用于从历史脊柱病变患者库中提取历史患者的基本信息和术前脊柱图像，并结合目标患者的基本信息和脊柱特征从历史患者中筛选出参考历史患者。
5、手术类型历史参考排序模块，用于获取脊柱病变能够采用的手术类型，并从历史脊柱病变患者库中获取参考历史患者的手术类型和恢复状态指征，由此对手术类型进行历史参考排序，得到手术类型对应的历史参考排序结果。
6、手术类型指标影响排序模块，用于获取各手术类型影响的身体指标，作为作用指标，并从目标患者的病例单中提取目标患者在各手术类型对应作用指标的术前值，由此对手术类型进行指标影响排序，得到手术类型对应的指标影响排序结果。
7、手术类型医生操作排序模块，用于获取目标医院中各手术类型对应的主治医生，并调取相应主治医生的关联手术记录，由此对手术类型进行医生操作排序，得到手术类型对应的医生操作排序结果。
8、云管理库，用于存储各性别对应各年龄段人群中各手术类型对应作用指标的正常值。
9、优选手术类型决策模块，用于基于手术类型对应的历史参考排序结果、指标影响排序结果和医生操作排序结果进行优选手术类型决策，并进行输出显示。
10、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述基本信息包括年龄、性别、脊柱患病时长和既往病症，脊柱病变特征包括脊柱侧弯角度、椎体旋转角度和椎体垂直高度差。
11、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述从历史患者中筛选出参考历史患者参见如下过程：将各历史患者按照初始患病时间由先到后的顺序进行编号。
12、将各历史患者的基本信息分别与目标患者的基本信息进行对比，计算各历史患者对应的信息相似度，具体计算公式为,式中表示为历史患者的编号，，、分别表示为第历史患者的性别一致度、既往病症一致度，、分别表示为第历史患者的年龄、脊柱患病时长，、分别表示为目标患者的年龄、脊柱患病时长。
13、将各历史患者对应的信息相似度与设置的有效信息相似度对比，从中筛选出大于或等于有效信息相似度的历史患者作为备选历史患者。
14、从备选历史患者的术前脊柱病变影像中提取脊柱特征，进而将各备选历史患者对应的脊柱轮廓与目标患者的脊柱轮廓进行重合对比，得到各备选历史患者的脊柱轮廓重合面积，并将其结合各备选历史患者的脊柱病变特征与目标患者的脊柱病变特征的对比结果通过表达式计算各备选历史患者的术前脊柱相似度，式中表示为备选历史患者的编号，，表示为目标患者的脊柱轮廓面积，、、分别表示为第备选历史患者的术前脊柱侧弯角度、术前椎体旋转角度、术前椎体垂直高度差，、、分别表示为目标患者的术前脊柱侧弯角度、术前椎体旋转角度、术前椎体垂直高度差。
15、将各备选历史患者的信息相似度和术前脊柱相似度导入表达式，计算出各备选历史患者的参考价值度，式中表示为自然常数。
16、将各备选历史患者的参考价值度与设定阈值进行对比，从中选取参考价值度大于设定阈值的备选历史患者，作为参考历史患者。
17、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述和的计算过程如下：将各历史患者的性别与目标患者的性别进行对比，通过公式，得到。
18、将各历史患者的既往病症与目标患者的既往病症进行对比，通过公式，得到。
19、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述恢复状态指征包括恢复时长和恢复度，其中恢复度的获取过程如下：从参考历史患者的术前脊柱图像中提取病变区域，由此在参考历史患者恢复后的脊柱图像中标记病变区域，并提取恢复后的脊柱病变特征，将其与术前脊柱病变特征进行对比，通过表达式，得到各参考历史患者的恢复度，、、分别表示为第参考历史患者的术前脊柱侧弯角度、术前椎体旋转角度、术前椎体垂直高度差，表示为参考历史患者的编号，，、、分别表示为第参考历史患者恢复后的脊柱侧弯角度、术前椎体旋转角度、术前椎体垂直高度差，。
20、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述对手术类型进行历史参考排序参见下述过程：将参考历史患者的手术类型进行对比，进而将相同手术类型对应的参考历史患者进行归类，得到各手术类型对应的若干参考历史患者。
21、将各手术类型对应各参考历史患者的恢复状态指征导入公式，得到各手术类型对应各参考历史患者的恢复效果系数，式中总恢复时长为各手术类型对应各参考历史患者的恢复时长累加和。
22、将各手术类型对应各参考历史患者的恢复效果系数进行均值计算，得到各手术类型对应的参考历史患者平均恢复效果系数。
23、将各手术类型按照参考历史患者平均恢复效果系数由大到小的顺序进行排列，得到手术类型对应的历史参考排序结果。
24、根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述对手术类型进行指标影响排序参见下述过程：基于目标患者的性别和年龄从云管理库中获取目标患者在各手术类型对应作用指标的正常值。
25、将目标患者在各手术类型对应作用指标的术前值与目标患者在各手术类型对应作用指标的正常值进行对比，计算目标患者在各手术类型下的身体适配度，具体计算公式为，式中表示为手术类型编号，，表示为目标患者在第手术类型对应第作用指标的术前值，表示为作用指标编号，，表示为手术类型对应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述基本信息包括年龄、性别、脊柱患病时长和既往病症，脊柱病变特征包括脊柱侧弯角度、椎体旋转角度和椎体垂直高度差。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述从历史患者中筛选出参考历史患者参见如下过程：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述和的计算过程如下：
5.如权利要求2所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述恢复状态指征包括恢复时长和恢复度，其中恢复度的获取过程如下：
6.如权利要求5所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述对手术类型进行历史参考排序参见下述过程：
7.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述对手术类型进行指标影响排序参见下述过程：
8.如权利要求1所述
9.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述优选手术类型决策过程如下：
10.基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述基本信息包括年龄、性别、脊柱患病时长和既往病症，脊柱病变特征包括脊柱侧弯角度、椎体旋转角度和椎体垂直高度差。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述从历史患者中筛选出参考历史患者参见如下过程：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述和的计算过程如下：
5.如权利要求2所述的基于人工智能的脊柱外科手术方案决策判定系统，其特征在于：所述恢复状态指征包括恢复时长和...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔昊文，胡豇，
申请(专利权)人：四川省医学科学院·四川省人民医院，
类型：发明
国别省市：
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