[发明专利]患者主观整体营养评估量表生成系统、装置和方法

说明书

本发明公开了患者主观整体营养评估量表生成系统、装置和方法，解决了现有方法完全依靠个人主观判断进行PG‑SGA营养评估体格检查中脂肪、肌肉情况的评分费时而准确性差的问题。本发明包括患者主观整体营养评估量表生成系统、装置和方法。本发明采用深度学习模型，矫正评分结果中的人为偏差，平均嵌入式系统评价受到外在因素产生的误差大小，剔除无法识别图片的评价结果对最终量表产生的影响，补充相同数目的图片保证数据的参考价值，同时，通过数百至上千张图片反馈评价正确率，最终获得客观的评价结果表。

技术领域

本发明涉及深度学习应用领域，具体涉及患者主观整体营养评估量表生成系统、装置和方法。

背景技术

PG-SGA量表是现阶段应用最广泛的恶性肿瘤营养状况评估工具之一。但PG-SGA涉及7个方面评价，费时费力。在检查患者前，医疗人员只能调查健康成年人的脂肪、肌肉情况，与自己的情况做比较，再检查患者。由于是主观性评价，而且评分只有0分、1分、2分、3分这四等，而患者的情况千差万别，医疗人员评分时常常难以迅速准确界定评分。同一医疗人员对同一患者在较短时间段内的非同次打分不一致，不同医疗人员对同一患者得出的结果更是往往差异明显。这导致PG-SGA难以在繁忙的临床工作中真正实践。而没有准确的营养评估，导致患者难以接受到正确的营养治疗。目前PG－SGA筛查方法推广难度大，其原因主要是PG－SGA量表涉及项目较多，费时较长，需经专业培训的医师或护士操作。由于操作相对复杂及各医院营养科人力资源缺乏等因素，影响了PG-SGA其在临床实践的广泛应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：现有方法完全依靠个人主观判断进行PG-SGA营养评估体格检查中脂肪、肌肉情况的评分费时而准确性差。本发明提供了解决上述问题的患者主观整体营养评估量表生成系统、装置和方法。

本发明通过下述技术方案实现：

患者主观整体营养评估量表生成系统，包括评估前端和评估后端，

所述评估前端包括图像采集系统和嵌入式系统，所述图像采集系统用于采集多个患者不同部位的目标身体图片以形成样本数据；

所述嵌入式系统用于根据所述样本数据生成若干个评分数据，任意所述评分数据对应一张所述目标身体图片；还用于建立所述目标身体图片与所述评分数据的映射关系，并将所述评分数据、所述目标身体图片以及所述映射关系发送至评估后端；

所述评估后端包括评估云端和评估终端，其中，所述评估云端用于根据所述评分数据、所述目标身体图片以及所述映射关系建立多个数据库；所述评估云端还用于加载多个所述数据库，并从所述数据库中任意选取患者相同部位的所述目标身体图片进行特征提取，得到若干个与患者不同部位相匹配的特征数据库，并对任意所述特征数据库进行深度学习，得到若干个学习模型，当任意所述学习模型的图像识别率不低于图像识别率阈值时，所述评估云端用于导出所述学习模型中的所述特征数据库至评估终端；

所述评估终端用于汇总多个所述特征数据库结果并显示。

目前，肿瘤已经成为了一种常见的疾病，其中，40％-80％的肿瘤患者都存在营养不良的情况，而在这些营养不良的肿瘤患者中，还有20％的肿瘤患者直接死亡于营养不良。由此可见，肿瘤患者的营养状况对肿瘤患者的生命体征有着不可忽视的作用。

对肿瘤患者进行营养评估时，其实质是对肿瘤患者的肌肉或者脂肪的丰满度进行评估，其中，肌肉或者脂肪的丰满度越高，肿瘤患者的营养状况更高。而在现有技术中，医疗人员对患者的营养状况评价只能通过调查健康成年人的脂肪或者肌肉情况后，再与患者的脂肪或者肌肉情况对比，以此来判断肿瘤患者的营养状况，其实质是依靠医疗人员触碰的手感进行评估。由于是医疗人员的主观性评价，且患者的情况千差万别，医疗人员很难对肿瘤患者的营养状况进行准确判定，因此通常导致患者难以接受到正确的营养治疗。