基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型系统及方法，该方法包括：获取待测者在同一时段内采集的消化内镜图像、超声内镜图像、CT检查图像以及临床表现数据；通过消化内镜图像识别胃肠黏膜病变状态并数值特征表示；通过超声内镜图像识别胃肠壁各个膜层结构的异常增厚情况并数值特征表示；通过超声内镜图像判定病灶层次分布并数值特征表示；通过CT检查图像确定腹腔积液和肠壁增厚情况并数值特征表示；通过临床表现数据得到临床症状特征并数值特征表示；将各个数值特征表示生成基于多模态数据的特征向量；将特征向量输入动态分型预测模型实现嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型预测，提高辅助诊断和评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型系统及方法。

技术介绍

1、嗜酸性粒细胞性胃肠炎（ege）是一种较少见的、可累及消化道多层组织的胃肠道嗜酸细胞增多性疾病，属于嗜酸性粒细胞性胃肠病（egids）的一种。由于该病发病率低、临床表现无特异性、目前无明确的ege诊断标准，极易造成临床误诊及漏诊。

2、目前通常采用talley标准实现嗜酸性粒细胞性胃肠炎的辅助诊断，talley标准包括：①存在胃肠道症状。②活检病理显示从食管到结肠的胃肠道有1个或1个以上部位的嗜酸性粒细胞浸润，或有放射学结肠异常伴周围嗜酸性粒细胞增多。③除外寄生虫感染和胃肠道以外嗜酸性粒细胞增多的疾病，如结缔组织病、嗜酸性粒细胞增多症、克罗恩病、淋巴瘤等。单一地采用talley标准无法全面地评估患者的病情。

3、可见，如何提高对嗜酸性粒细胞性胃肠炎病变的辅助诊断和评估的准确性，具有重要的临床应用价值。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题的一种基于多本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态分型预测模型基于预先构建的数据集对极端梯度提升树模型进行训练得到，数据集包括根据不同患者的历史消化内镜图像、超声内镜图像、CT检查图像、活检病理报告以及临床表现数据生成的基于多模态数据的特征向量样本和对应患者的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型类别；动态分型预测模型的训练过程包括：根据网格搜索或随机搜索算法对极端梯度提升树模型进行优化，训练优化后的极端梯度提升树模型，得到动态分型预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态数据的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态分型预测模型基于预先构建的数据集对极端梯度提升树模型进行训练得到，数据集包括根据不同患者的历史消化内镜图像、超声内镜图像、ct检查图像、活检病理报告以及临床表现数据生成的基于多模态数据的特征向量样本和对应患者的嗜酸性粒细胞性胃肠炎分型类别；动态分型预测模型的训练过程包括：根据网格搜索或随机搜索算法对极端梯度提升树模型进行优化，训练优化后的极端梯度提升树模型，得到动态分型预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对超声内镜图像中胃肠壁各个膜层结构进行轮廓边界检测，并识别胃肠壁各个膜层结构的异常增厚情况，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用图像内置标尺检测黏膜层厚度包...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔺蓉，丁震，洪嘉泽，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属协和医院，
类型：发明
国别省市：