肺结节状态的预测方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种肺结节状态的预测方法、系统、电子设备及介质，其中，肺结节状态的预测方法包括基于患者的当前PET‑CT检查结果筛选得到待预测指标数据；其中，所述待预测指标数据包括患者的基础临床信息、影像信息和生化代谢指标信息中的至少一种；基于所述待预测指标数据和已训练好的肺结节状态预测模型，获取所述患者的肺结节状态数据，从而能够减少对医生经验的依赖和提高肺结节的诊断准确率，并且促进利用PET‑CT检查用于早期肺癌诊断的数据化和标准化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及肺结节诊断，具体涉及一种肺结节状态的预测方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

1、肺结节是肺部早期肺癌的主要征兆，对肺癌的诊断具有重要意义，因此，作为基于影像数据辅助疾病诊断的典型—基于胸部影像中结节情况诊断肺癌，在临床上应用极广。

2、在传统影像学方法中，ct(电子计算机断层扫描)对于肺结节的良恶性鉴别主要依靠其形态、与周围结构的空间关系等，是目前世界公认的早期肺癌筛查方式；典型肺癌结节的可表现为：分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、血管集束征等，增强扫描时强化明显。但是，当肺癌结节长径小于8mm时上述特征可表现不明显，且不同病理类型的肺癌结节形态和强化程度均有差异，因此，现有的基于影像判断肺结节情况的方法多是医生根据专业知识和经验人工去判断，这样的方法无疑会存在增加医生工作负担、审阅结果易受医生专业知识水平，经验是否丰富影响，因此，传统的肺结节诊断容易受到地区医疗水平以及医生个人经验水平的影像，导致诊断误差较大的问题。

3、近年来随着计算机及ai(人工智能)技术的飞速发展，一些新型的pet-ct(正电子发射计算机断层显像本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

2.如权利要求1所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，训练所述肺结节状态预测模型的步骤包括：

3.如权利要求2所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行标记处理以获取样本指标数据包括：

4.如权利要求1所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：

5.如权利要求3所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述基础临床信息包括患者年龄和/或吸烟史，所述影像信息包括最大结节直径、刺征、分叶征、毛钙化征和磨玻璃样中的至少一种，所述生化代谢指标信息包括...

【技术特征摘要】

1.一种肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

2.如权利要求1所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，训练所述肺结节状态预测模型的步骤包括：

3.如权利要求2所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行标记处理以获取样本指标数据包括：

4.如权利要求1所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：

5.如权利要求3所述的肺结节状态的预测方法，其特征在于，所述基础临床信息包括患者年龄和/或吸烟史，所述影像信息包括最大结节直径、刺征、分叶征、毛钙化征和磨玻璃样中的至少一种，所述生化代谢指标信息包括suvmax、suvmean、mtv(20％)、tlg(20％)、mtv(40％)...

【专利技术属性】
技术研发人员：王奕然，王火强，徐博扬，韩杰茜，
申请(专利权)人：上海米然生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：