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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肿瘤监测,尤其涉及一种肿瘤复发转移监测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、肿瘤转移是恶性肿瘤的重要特征之一,也是影响患者预后的关键因素。与之相对应的是,能够准确且及时实现对肿瘤复发转移的监测,尤为重要。
2、目前关于肿瘤复发转移的监测方法主要依赖于影像学检查,且对肿瘤复诊的时间主要依赖于医生对患者病情的判断。
3、上述方法虽然可实现对肿瘤复发转移的预测,但由于其未考虑基于多个指标对患者所患肿瘤进行监测,在复诊时间上未考虑结合现有数据并结合患者实际病情,对复诊时间进行估计,导致了对患者肿瘤复发转移监测不及时、不准确的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种肿瘤复发转移监测方法、系统及计算机可读存储介质,其主要目的在于解决对患者肿瘤复发转移监测不及时、不准确的问题。
2、为实现上述目的,本专利技术提供的一种肿瘤复发转移监测方法,包括:
3、接收监测指令,基于监测指令确认用于监测患者的监测系统,其中,所述监测系统包括:指标获取单元、患者指标检测单元、病症检测单元、目标数据收集单元及病症反馈单元;
4、接收来自病症检测单元的病症检测指令,基于病症检测指令获取患者的目标肿瘤类型;
5、基于所述指标获取单元获取参考指标集,利用患者指标检测单元及参考指标集获取参考参数集及目标参数集,根据参考参数集、目标参数集及目标肿瘤类型确认患者异常后;
6、利用目标数据收集单元及目标肿瘤
7、利用目标数据集获取参考复诊时间,基于病症反馈单元将参考复诊时间发送至监测指令的发起端实现对患者的肿瘤复发转移监测。
8、可选地,所述基于病症检测指令获取患者的目标肿瘤类型,包括:
9、获取患者的检测图像集,根据预构建的患病部位划分检测图像集,得到多个目标检测图像集;
10、从所述多个目标检测图像集中依次提取目标检测图像集,并对所提取的目标检测图像集执行如下操作:
11、利用预训练的癌症识别模型对所提取的目标检测图像集执行识别操作,得到初始肿瘤类型;
12、基于初始肿瘤类型确认目标肿瘤类型。
13、可选地,所述基于初始肿瘤类型确认目标肿瘤类型,包括:
14、获取患者的参考肿瘤类型,若参考肿瘤类型与所述初始肿瘤类型相同,则确认初始肿瘤类型为目标肿瘤类型;
15、否则,提示肿瘤检测异常。
16、可选地,所述参考指标集包括:多个参考指标,其中,多个参考指标包括:甲胎蛋白指标、癌胚抗原指标、糖类抗原199指标、癌抗原15-3指标、循环肿瘤细胞指标、糖类抗原125指标及组织多肽抗原指标。
17、可选地,所述利用患者指标检测单元及参考指标集获取参考参数集及目标参数集,包括:
18、获取患者4ml的参考血液样本,导入参考血液样本至预构建的抗凝管中,得到试验血液样本,利用预构建的离心机对所述试验血液样本执行离心操作,得到离心血液样本,其中,预设了离心机的转速及时间;
19、利用预构建的细胞分离方法分析所述离心血液样本,得到参考肿瘤标志物参数集,其中,参考肿瘤标志物参数集包括:甲胎蛋白指标的含量、癌胚抗原指标的含量、糖类抗原199指标的含量、癌抗原15-3指标的含量、糖类抗原125指标的含量及组织多肽抗原指标的含量;
20、获取患者5ml的第一血液样本,导入第一血液样本至预构建的真空采血管中,得到第一试验样本,基于第一试验样本获取循环肿瘤细胞指标的数量,得到参考循环肿瘤细胞数量;
21、获取患者4ml的目标血液样本,基于所述目标血液样本获取目标肿瘤标志物参数集,获取患者5ml的第二血液样本,基于第二血液样本获取目标循环肿瘤细胞数量,其中,参考参数集由参考肿瘤标志物参数集及参考循环肿瘤细胞数量所构成,目标参数集由目标肿瘤标志物参数集及目标循环肿瘤细胞数量所构成。
22、可选地,所述根据参考参数集、目标参数集及目标肿瘤类型确认患者异常,包括:
23、基于目标肿瘤类型及预构建的占比系数评定方法获取占比系数集,其中,占比系数评定方法为主成分分析法,且占比系数集与参考参数集及目标参数集中的参数一一对应;
24、构建综合评定关系式,利用综合评定关系式、参考参数集、占比系数集及目标参数集计算综合评定值,其中,综合评定关系式如下所示:
25、
26、其中,z表示综合评定值,i表示在参考参数集及目标参数集同时取第i个参数,αi表示占比系数集中的第i个占比系数,且第i个占比系数与第i个参数有关,xi表示目标参数集中第i个参数,yi表示参考参数集中第i个参数,mi表示第i个参数的最大安全值;
27、比较综合评定值与预设的综合评定阈值;
28、若综合评定值大于等于综合评定阈值,则确认患者异常。
29、可选地,所述筛选所述初始数据集,得到目标数据集,包括:
30、从初始数据集中依次提取初始数据,并对所提取的初始数据执行如下操作:
31、基于所提取的初始数据及所述综合评定关系式计算初始评定值,利用初始评定值及预构建的目标筛选公式筛选初始评定值所对应的初始数据,得到目标数据,其中,目标筛选公式为:
32、s∈(z-β,z+γ)
33、其中,s表示目标筛选公式,β、γ均为预设的数值,且β、γ与目标肿瘤类型有关;
34、若初始评定值满足目标筛选公式,则保留初始评定值所对应的初始数据;
35、否则,剔除初始评定值所对应的初始数据;
36、汇总所保留的初始数据,得到目标数据集。
37、可选地,所述利用目标数据集获取参考复诊时间,包括:
38、从所述目标数据集中依次提取目标数据,并对所提取的目标数据执行如下操作:
39、基于所提取的目标数据获取第一数据集,其中,第一数据集所对应的患者与目标数据所对应的患者相同,且第一数据集中由多个第一数据及目标数据所构成;
40、从第一数据集中依次提取第一数据,并对所提取的第一数据执行如下操作:
41、利用综合评定关系式及所提取的第一数据计算第一评定值,获取第一评定值所对应的就诊时间,基于就诊时间对第一评定值执行标识操作,得到标识评定值;
42、按照标识评定值所对应就诊时间的先后顺序对标识评定值执行排序操作,得到标识评定序列;
43、从标识评定序列中获取理想数据所对应的初始标识评定值,基于初始标识评定值获取目标标识评定值,其中,理想数据为同一患者所对应满足目标筛选公式的目标数据或第一数据,且理想数据所对应的评定值与综合评定值的绝对差值最小,目标标识评定值为与初始标识评定值相邻,且就诊时间大于初始标识评定值的标识评定值;
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【技术保护点】
1.一种肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述基于病症检测指令获取患者的目标肿瘤类型,包括:
3.如权利要求2所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述基于初始肿瘤类型确认目标肿瘤类型,包括:
4.如权利要求1所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述参考指标集包括:多个参考指标,其中,多个参考指标包括:甲胎蛋白指标、癌胚抗原指标、糖类抗原199指标、癌抗原15-3指标、循环肿瘤细胞指标、糖类抗原125指标及组织多肽抗原指标。
5.如权利要求4所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述利用患者指标检测单元及参考指标集获取参考参数集及目标参数集,包括:
6.如权利要求1所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述根据参考参数集、目标参数集及目标肿瘤类型确认患者异常,包括:
7.如权利要求6所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述筛选所述初始数据集,得到目标数据集,包括:
8.如权利要求7所述的肿瘤复发转移监测方法,其特
9.如权利要求8所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述利用标识评定序列集获取参考复诊时间,包括:
10.一种肿瘤复发转移监测系统,其特征在于,所述系统包括:
...【技术特征摘要】
1.一种肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述基于病症检测指令获取患者的目标肿瘤类型,包括:
3.如权利要求2所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述基于初始肿瘤类型确认目标肿瘤类型,包括:
4.如权利要求1所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述参考指标集包括:多个参考指标,其中,多个参考指标包括:甲胎蛋白指标、癌胚抗原指标、糖类抗原199指标、癌抗原15-3指标、循环肿瘤细胞指标、糖类抗原125指标及组织多肽抗原指标。
5.如权利要求4所述的肿瘤复发转移监测方法,其特征在于,所述...
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