【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，具体为一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统。
技术介绍
1、在当前医疗领域，肿瘤的诊断与治疗仍是一个复杂且挑战性的课题。肿瘤，作为一种细胞增生与分化异常的新生物，其发展受到多种因素的影响，包括遗传因素、环境因素及生活方式等。肿瘤分为良性和恶性两种类型，其中恶性肿瘤，即癌症，具备侵袭性和转移性，对患者健康构成严重威胁。
2、传统的医学成像技术，如x射线、ct、mri等，在肿瘤诊断中发挥着重要作用，但它们在图像精确处理方面存在一些局限性。这些技术往往难以精确区分肿瘤组织与正常组织，无法全面评估肿瘤的侵袭性和转移性，这可能导致诊断错误或治疗不当，严重影响患者的治疗效果和预后。
3、为了克服这些技术限制并提高肿瘤诊断的准确性和效率，机器学习尤其是深度学习的应用在基于图像的肿瘤表型分析系统中发挥着越来越重要的作用。深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)，能够自动从医学影像中学习并提取有用的特征，这些特征对于区分正常组织和肿瘤组织至关重要。通过学习大量的医学影像数据，深度学习模型可以自...
【技术保护点】
1.一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于，系统包括数据收集模块、数据计算模块、数据分析模块与数据管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对医学图像数据进行数据处理，将医学图像数据进行数据集统计并分类，所述医学图像数据包括X射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集、单光子发射计算机断层扫描数据集、X射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子...
【技术特征摘要】
1.一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于，系统包括数据收集模块、数据计算模块、数据分析模块与数据管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对医学图像数据进行数据处理，将医学图像数据进行数据集统计并分类，所述医学图像数据包括x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集、单光子发射计算机断层扫描数据集、x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集，所述x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集和单光子发射计算机断层扫描数据集编号为k1、k2、k3、k4、k5、k6，所述x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集编号为kd1、kd2、kd3、kd4、kd5、kd6。
3.根据权利要求2所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述医学图像处理单元根据医学图像数据计算肿瘤区域rgd，其计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对机器人核心识别区域进行区域处理，将机器人核心识别区域进行区域综合化统计，...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴萌，王茜，翟建伟，龚瑞，卜政昕，
申请(专利权)人：北京凯普顿医药科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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