【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肿瘤筛查领域，特别涉及一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法和系统。
技术介绍
1、目前，随着医学影像和微创生物标志物技术的发展，癌症的准确检测、表征和监测正面临挑战。肿瘤的影像学评估主要依赖于视觉评估，但高级计算分析可以增强其解释。人工智能(ai)在临床医生对癌症成像的定性解释方面取得了重大进展，包括随时间推移肿瘤的体积描绘，预测临床结果，以及评估疾病和治疗对邻近器官的影响。
2、度学习方法在自动量化医学成像数据中的影像特征方面取得了重大进展。这些方法可以自动从样本图像中学习特征表示，并已在任务特定的应用程序中匹配甚至超越人类的表现。在肺癌诊断中，人工智能技术已显示出巨大的潜力，包括肺癌筛查与影像诊断、基因突变检测、血液肿瘤标志物检测、组织病理检测以及临床决策支持。例如，医疗ai技术，已经实现了大规模早期胰腺癌的筛查，其早期筛查模型的特异性达到了99.9％，检测胰腺肿瘤的能力可达92.9％。深度学习算法、数据挖掘分析、自然语言处理、模式识别等是智能肿瘤学技术创新的主要方向。这些技术在肿瘤大数据分析、肿瘤的预防...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述筛查数据包括：肺部低剂量螺旋CT数据、肺部肿瘤标志物数据、肺部组织活检数据、肺部细胞液数据或肺部荧光支气管镜数据。
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述患者体质数据包括：肝部病变数据、肝部职业暴漏数据和肝部遗传病数据。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述确定不同筛查数据对应的肺部特征，包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述筛查数据包括：肺部低剂量螺旋ct数据、肺部肿瘤标志物数据、肺部组织活检数据、肺部细胞液数据或肺部荧光支气管镜数据。
3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述患者体质数据包括：肝部病变数据、肝部职业暴漏数据和肝部遗传病数据。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其特征在于，所述确定不同筛查数据对应的肺部特征，包括：
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的肺部肿瘤早期筛查方法，其...
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