一種劑量投放指導系統(tǒng)
1.本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，特別涉及一種劑量投放指導系統(tǒng)。
背景技術：
2.高強度聚焦超聲(high intensity focused ultrasound，簡稱hifu)消融是一種非侵入式熱消融腫瘤技術，其原理是低能量超聲在體外通過一定的方式被聚焦到體內(nèi)，使得焦點處迅速升溫至65℃以上，靶區(qū)組織產(chǎn)生不可逆凝固性壞死，而周圍正常組織不受影響。
3.目前，高強度聚焦超聲技術已廣泛應用于臨床腫瘤當中，劑量的投放量和中的方案規(guī)劃影響著最終結果，如果劑量投放過小，會導致組織沒有被消融，劑量投放過大，會增加病人的不適感和并發(fā)癥風險，方案規(guī)劃不準確，會導致組織消融不完整。
4.現(xiàn)有中對劑量投放和方案規(guī)劃的控制方法為：在前，由醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗確定劑量投放量和投放位置，中，通過經(jīng)驗結合實時影像監(jiān)控不斷調整。通常使用的影像監(jiān)控為超聲監(jiān)控和磁共振監(jiān)控，超聲監(jiān)控依賴于團塊狀強回聲的出現(xiàn)或整體灰度變化，但會出現(xiàn)灰度變化不明顯或者其他非消融原因導致強回聲現(xiàn)象的情況，磁共振監(jiān)控雖然圖像清晰度高，能直觀反映消融情況，但存在一定的滯后性，使得醫(yī)生無法及時獲得組織真實情況信息。
5.以上現(xiàn)狀表明：現(xiàn)有劑量投放和方案規(guī)劃主要依賴醫(yī)生經(jīng)驗。如果醫(yī)生在經(jīng)過臨床培訓后就進行聚焦超聲手術消融，可能會由于經(jīng)驗不足很難準確把握劑量投放量和方案，導致結果達不到預期值。當影像監(jiān)控圖像質量較差或者病人出現(xiàn)疼痛反應時，醫(yī)生會容易出現(xiàn)緊張慌亂、對過程缺乏信心的情況。
6.為此，需要一種能夠提供有效劑量投放量參考的劑量投放指導系統(tǒng)。
技術實現(xiàn)要素：
7.本發(fā)明提供了一種劑量投放指導系統(tǒng)，能夠根據(jù)當前病人的實際情況提供有效的劑量投放量參考。
8.為了解決上述技術問題，本技術提供如下技術方案：
9.一種劑量投放指導系統(tǒng)，包括信息錄入模塊、數(shù)據(jù)庫、分析模塊、匹配模塊；
10.數(shù)據(jù)庫包括病人特征信息庫、病人過程數(shù)據(jù)庫和病人反饋信息庫；
11.信息錄入模塊用于接收病人的基礎信息并存入病人特征信息庫；還用于接收過程數(shù)據(jù)并存入病人過程數(shù)據(jù)庫，還用于接收病人的反饋數(shù)據(jù)并存入病人反饋信息庫中；其中，過程數(shù)據(jù)包括輻照劑量；
12.匹配模塊用于接收待病人的基礎信息，根據(jù)待病人的基礎信息，和病人特征信息庫中的病人基礎信息進行匹配，基于每一項基礎信息的權重值，對匹配的相似度按照從大到小順序排序；還用于確定相似度最高的基礎信息對應的病人，從病人過程
數(shù)據(jù)庫中調出對應病人的過程數(shù)據(jù)。
13.基礎方案原理及有益效果如下：
14.本方案中，預先采集已病人的數(shù)據(jù)，在根據(jù)需要的病人的數(shù)據(jù)對已病人的數(shù)據(jù)進行匹配，從而篩選出相似度最高的已病人的數(shù)據(jù)。換句話說，可以令醫(yī)生獲得以往的過程數(shù)據(jù)作為參考，尤其是提供劑量投放量的參考。幫助醫(yī)生在臨床培訓結束后能盡快投入高強度聚焦超聲手術的中，有助于后續(xù)獲得良好的效果及病人反饋，在面對影像監(jiān)控圖像質量較差或者病人出現(xiàn)疼痛反應時，也能幫助醫(yī)生更快更全面的評估當前的情況。
15.進一步，所述基礎信息包括：年齡、身高、體重、bmi、病灶位置、病灶體積和信號強度。
16.進一步，所述過程數(shù)據(jù)還包括點位置順序、發(fā)生疼痛時間和病灶消融率。
17.進一步，所述分析模塊還用于將病人特征信息庫中病人的基礎信息作為基礎特征值，到各個基礎特征值和對應病灶消融率的權重關系，得到每一項基礎特征值的權重值。
18.進一步，所述匹配模塊在匹配時，還用于將基礎特征值分開匹配再按照其權重值相加，得到匹配值，將匹配值按照從大到小排序。
19.進一步，還包括評分模塊，用于根據(jù)病人的反饋數(shù)據(jù)計算滿意度分值。
20.進一步，所述匹配模塊還用于確定相似度最高的基礎信息對應的病人后，獲取對應病人的過程數(shù)據(jù)，按照病灶消融率從高到低進行排序，判斷最高病灶消融率對應的病人數(shù)量是否大于設定值，如果大于設定值，再獲取病灶消融率最高病人對應的滿意度分值，按照滿意度分值從大到小排序，選擇滿意度分值最高的病人，從該病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應的過程數(shù)據(jù)。
21.進一步，所述匹配模塊還用于計算病人特征信息庫各病人基礎信息的相似度；
22.還包括篩選模塊，篩選模塊用于選取相似度高于第一閾值的病人基礎信息，判斷對應的病灶消融率和滿意度分值是否低于第二閾值，如果低于第二閾值，將該病人的基礎信息從病人特征信息庫中刪除。
23.例如相似度為n的病人的數(shù)據(jù)有100個，本優(yōu)選方案會排除這100個中病灶消融率和滿意度較低的數(shù)據(jù)，只保留病灶消融率和滿意度較高的數(shù)據(jù)。這樣不斷的迭代更新，使得數(shù)據(jù)庫一直保留較高效率的數(shù)據(jù)。
附圖說明
24.圖1為實施例一一種劑量投放指導系統(tǒng)的邏輯框圖。
具體實施方式
25.下面通過具體實施方式進一步詳細說明：
26.實施例一
27.如圖1所示，本實施例的一種劑量投放指導系統(tǒng)，包括信息錄入模塊、數(shù)據(jù)庫、分析模塊、匹配模塊、篩選模塊和評分模塊。
28.數(shù)據(jù)庫包括病人特征信息庫、病人過程數(shù)據(jù)庫和病人反饋信息庫。
29.信息錄入模塊用于接收病人的基礎信息并存入病人特征信息庫；基礎信息包括：
年齡、身高、體重、bmi、病灶位置、病灶體積、部位有無瘢痕、磁共振t1/t2信號，病灶處血流信號、信號強度、部位是否進行過手術等。
30.根據(jù)病人的部位不同，還可以包括其他基礎信息，例如，根據(jù)部位分成子宮、乳腺等；子宮部位的基礎信息還包括宮位、腹直肌厚薄程度、皮下脂肪厚薄程度等。
31.信息錄入模塊還用于接收過程數(shù)據(jù)并存入病人過程數(shù)據(jù)庫；過程數(shù)據(jù)包括:點位置順序、發(fā)生疼痛時間、疼痛的部位、全過程視頻、病灶消融率、輻照劑量等。
32.本實施例中，根據(jù)方式的不同，還包括其他過程數(shù)據(jù)。例如方式包括超聲和磁共振；超聲板塊錄入的過程數(shù)據(jù)還包括：時間、過程中有無團塊狀灰度變化、團塊出現(xiàn)時間、整個輻照過程中的投放劑量；磁共振板塊錄入的過程數(shù)據(jù)還包括：首個焦點消融區(qū)域大小、首個消融出現(xiàn)時間。
33.信息錄入模塊還用于接收病人的反饋數(shù)據(jù)并存入病人反饋信息庫中，反饋數(shù)據(jù)包括過程疼痛情況、過程滿意程度、醫(yī)生技術操作滿意程度等。評分模塊用于根據(jù)病人的反饋數(shù)據(jù)計算滿意度分值。
34.本實施例中，每一項反饋數(shù)據(jù)都會有一個評分，評分模塊通過累加所有反饋數(shù)據(jù)項的評分得到滿意度分值。例如在結束后，發(fā)給病人一張統(tǒng)計表。針對每一項反饋數(shù)據(jù)，都有1-10分的評分選擇。比如過程疼痛度情況，很輕為10分，疼痛度很重但可以忍受為2分，疼痛度很重不能忍受為1分；對過程不滿意為0分，非常滿意為10分。分值越大說明病人體驗越好。
35.分析模塊用于將病人特征信息庫中的病人的基礎信息作為基礎特征值，通過深度學習或者線性回歸到各個基礎特征值和對應病灶消融率的權重關系，得到每一項基礎特征值的權重值。
36.具體的，以病人特征信息庫中病人的基礎信息作為數(shù)據(jù)集，每一病人的基礎信息視為一個樣本；假定數(shù)據(jù)集d中第k類樣本所占的比例為：
37.pk,(k＝1,2,
…
,|y|)
38.則d的信息熵定義為：
[0039][0040]
假定離散屬性a有v個可能的取值{a1,a2,
…
,av},若使用a來對數(shù)據(jù)集d進行劃分，則會產(chǎn)生v個子集，其中第v個子集包含了d中所有在屬性a上取值為av的樣本，記為dv。
[0041]
根據(jù)上式計算出的信息熵，再考慮到不同的子集所包含的樣本數(shù)不同，給子集賦予權重即樣本數(shù)越多的子集的影響越大，于是可以計算出用屬性a對樣本集d進行劃分所獲得的信息增益:
[0042][0043]
假定數(shù)據(jù)集d上第j個特征aj(1≤j≤k)，可以計算出每個特征在數(shù)據(jù)集d下的信息增益gain(d,aj)，(1≤j≤k)，于是得到k個信息增益值，對其做歸一化處理，可以得到每個
特征所占的權重：
[0044][0045]
例如，數(shù)據(jù)集中對應病灶消融率大于70％的樣本為正例，病灶消融率小于70％的樣本為反例，該數(shù)據(jù)集有n個基礎特征值，分別是：信號強度、年齡、bmi、病灶位置、病灶處血流信號等。以“信號強度”為例子，信號強度有3個可能取值：低信號、等信號、高信號。用該特征對數(shù)據(jù)集進行劃分，可以得到3個子集，每個子集都有對應的樣本個數(shù)。求得3個子集的信息熵進而求得特征“信號強度”的信息增益。把每個特征所對應的信息增益求出后就可以計算出每個屬性的權重。
[0046]
匹配模塊用于接收待病人的基礎信息，根據(jù)待病人的基礎信息，和病人特征信息庫中的病人基礎信息進行匹配，基于每一項基礎信息的匹配權重，對匹配的相似度按照從大到小順序排序；
[0047]
本實施例匹配時，將基礎特征值分開匹配再按照其權重值相加。例如：基礎信息的權重值由大到小排列為：信號強度(權重值為n)、年齡(權重值為m)、bmi(權重值為j)、病灶體積(權重值為k)。將待病人數(shù)據(jù)輸入后，匹配模塊與其信號強度一致的病人為n1、n2、n3
……
，與其年齡一致的病人量為m1、m2、m3
……
，與其bmi一致的病人量為j1、j2、j3
……
，與其病灶體積一致的病人量為k1、k2、k3
……
。則n和m中重合的病人匹配值為n+m，n和k中重合的病人匹配值為n+k，m和j和k中重合的病人匹配值為m+j+k，將匹配值的大小從高到低排序。
[0048]
得到排序后，確定相似度最高的基礎信息對應的病人后，獲取對應病人的過程數(shù)據(jù)，按照病灶消融率從高到低進行排序，判斷最高病灶消融率對應的病人數(shù)量是否大于設定值，如果大于設定值，再獲取病灶消融率最高病人對應的滿意度分值，按照滿意度分值從大到小排序，選擇滿意度分值最高的病人，從該病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應的過程數(shù)據(jù)。
[0049]
例如，得到排序n1％》n2％》n3％》n4％》n5％
……
后,由于病人特征信息庫中數(shù)據(jù)量豐富，如果相同相似度n％下會存在n種不同的數(shù)據(jù)，選擇相似度最高n1％情況下的病人對應的基礎信息數(shù)據(jù)a1，
……
，an，調出a1，
……
，an對應的病灶消融率值從高到低進行排序，如k1％》k2％》k3％》k4％》k5％
……
，如果相同消融率值k％下存在k種不同數(shù)據(jù)，選擇最高的消融率值k1％情況下的病人基礎信息數(shù)據(jù)b1，
……
，bk，此時再調出b1，
……
，bk對應的病人滿意度分值從高到低進行排序如t1％》t2％》t3％》t4％》t5％......，即匹配程度最好的方案為t1％情況下的對應的病人基礎信息數(shù)據(jù)c1，
……
，ct。
[0050]
匹配模塊還用于從病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應病人的過程數(shù)據(jù)供醫(yī)生參考。
[0051]
匹配模塊還用于計算病人特征信息庫各病人基礎信息的相似度；
[0052]
本實施例中，對于每個新完成的病人，都通過信息錄入模塊把其基礎信息、過程數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)錄入對應的病人特征信息庫、病人過程數(shù)據(jù)庫和病人反饋信息庫，使數(shù)據(jù)庫能夠不斷更新。
[0053]
篩選模塊用于選取相似度高于第一閾值的病人基礎信息，判斷對應的病灶消融率
和滿意度分值是否低于第二閾值，如果低于第二閾值，將該病人的基礎信息從病人特征信息庫中刪除。
[0054]
換句話說，從病人特征信息庫中排除掉相似度較高的n個數(shù)據(jù)中病灶消融率和滿意度分值較低的數(shù)據(jù)。本實施例中，將病人特征信息庫中的兩兩病人的基礎信息進行對比，當匹配的特征值權重相加后的值大于所有權重值相加的57％，則認為相似度較高，即高于第一閾值；病灶消融率小于70％為較低；滿意度分值小于滿分的60％為較低。
[0055]
例如相似度為n的病人的數(shù)據(jù)有100個，那要排除這100個中病灶消融率和滿意度較低的數(shù)據(jù)，只保留病灶消融率和滿意度較高的數(shù)據(jù)。這樣不斷的迭代更新，使得數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)在更新的同時保留較高效率的數(shù)據(jù)。
[0056]
以上的僅是本發(fā)明的實施例，該發(fā)明不限于此實施案例涉及的領域，方案中公知的具體結構及特性等常識在此未作過多描述，所屬領域普通技術人員知曉申請日或者優(yōu)先權日之前發(fā)明所屬技術領域所有的普通技術知識，能夠獲知該領域中所有的現(xiàn)有技術，并且具有應用該日期之前常規(guī)實驗手段的能力，所屬領域普通技術人員可以在本技術給出的啟示下，結合自身能力完善并實施本方案，一些典型的公知結構或者公知方法不應當成為所屬領域普通技術人員實施本技術的障礙。應當指出，對于本領域的技術人員來說，在不脫離本發(fā)明結構的前提下，還可以作出若干變形和改進，這些也應該視為本發(fā)明的保護范圍，這些都不會影響本發(fā)明實施的效果和專利的實用性。本技術要求的保護范圍應當以其權利要求的內(nèi)容為準，說明書中的具體實施方式等記載可以用于解釋權利要求的內(nèi)容。
技術特征：
1.一種劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于，包括信息錄入模塊、數(shù)據(jù)庫、分析模塊、匹配模塊；數(shù)據(jù)庫包括病人特征信息庫、病人過程數(shù)據(jù)庫和病人反饋信息庫；信息錄入模塊用于接收病人的基礎信息并存入病人特征信息庫；還用于接收過程數(shù)據(jù)并存入病人過程數(shù)據(jù)庫，還用于接收病人的反饋數(shù)據(jù)并存入病人反饋信息庫中；其中，過程數(shù)據(jù)包括輻照劑量；匹配模塊用于接收待病人的基礎信息，根據(jù)待病人的基礎信息，和病人特征信息庫中的病人基礎信息進行匹配，基于每一項基礎信息的權重值，對匹配的相似度按照從大到小順序排序；還用于確定相似度最高的基礎信息對應的病人，從病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應病人的過程數(shù)據(jù)。2.根據(jù)權利要求1所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述基礎信息包括：年齡、身高、體重、bmi、病灶位置、病灶體積和信號強度。3.根據(jù)權利要求2所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述過程數(shù)據(jù)還包括點位置順序、發(fā)生疼痛時間和病灶消融率。4.根據(jù)權利要求3所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述分析模塊還用于將病人特征信息庫中病人的基礎信息作為基礎特征值，到各個基礎特征值和對應病灶消融率的權重關系，得到每一項基礎特征值的權重值。5.根據(jù)權利要求4所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述匹配模塊在匹配時，還用于將基礎特征值分開匹配再按照其權重值相加，得到匹配值，將匹配值按照從大到小排序。6.根據(jù)權利要求5所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：還包括評分模塊，用于根據(jù)病人的反饋數(shù)據(jù)計算滿意度分值。7.根據(jù)權利要求6所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述匹配模塊還用于確定相似度最高的基礎信息對應的病人后，獲取對應病人的過程數(shù)據(jù)，按照病灶消融率從高到低進行排序，判斷最高病灶消融率對應的病人數(shù)量是否大于設定值，如果大于設定值，再獲取病灶消融率最高病人對應的滿意度分值，按照滿意度分值從大到小排序，選擇滿意度分值最高的病人，從該病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應的過程數(shù)據(jù)。8.根據(jù)權利要求7所述的劑量投放指導系統(tǒng)，其特征在于：所述匹配模塊還用于計算病人特征信息庫各病人基礎信息的相似度；還包括篩選模塊，篩選模塊用于選取相似度高于第一閾值的病人基礎信息，判斷對應的病灶消融率和滿意度分值是否低于第二閾值，如果低于第二閾值，將該病人的基礎信息從病人特征信息庫中刪除。
技術總結
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體公開了一種劑量投放指導系統(tǒng)，包括信息錄入模塊、數(shù)據(jù)庫、分析模塊、匹配模塊；數(shù)據(jù)庫包括病人特征信息庫、病人過程數(shù)據(jù)庫和病人反饋信息庫；信息錄入模塊用于接收病人的基礎信息、過程數(shù)據(jù)和反饋數(shù)據(jù)；其中，過程數(shù)據(jù)包括輻照劑量；匹配模塊用于接收待病人的基礎信息，根據(jù)待病人的基礎信息，和病人特征信息庫中的病人基礎信息進行匹配，對匹配的相似度按照從大到小順序排序；還用于確定相似度最高的基礎信息對應的病人，從病人過程數(shù)據(jù)庫中調出對應病人的過程數(shù)據(jù)。采用本發(fā)明的技術方案能夠根據(jù)當前病人的實際情況提供有效的劑量投放量參考。提供有效的劑量投放量參考。提供有效的劑量投放量參考。
