[发明专利]一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法及系统，所述方法包括：根据数据采集器，获得第一结直肠癌用户的第一检查影像信息并构建第一筛查档案；根据第一影像特征信息和第二影像特征信息获得第一手术方式信息和第一患病阶段信息；将所述第一手术方式信息和所述第一患病阶段信息输入第一复发风险评估模型中，获得第一复发风险系数；通过对第一更新特征信息进行增量学习，获得第二复发风险评估模型；根据所述第一复发风险系数和所述第二复发风险评估模型获得的第二复发风险系数，生成第一筛查统计信息。解决了现有技术中存在结直肠癌的筛查对于不断新增的筛查特征欠缺有效训练，影响筛查系统更新性能的技术问题。

技术领域

本发明涉及结直肠癌相关领域，尤其涉及一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法及系统。

背景技术

目前，结直肠癌已经成为常见的癌症类型，其在全球的发病率与致死率都高居前列。随着医疗水平的提高，癌症的筛查率也在增长，结直肠癌患者分布广泛，其中尤以经济较为发达区域严重，结直肠癌是当今最常见的疾病之一，每年全球有约120万名患者被确诊为结直肠癌，而有超过60万名患者直接或间接死于结直肠癌，因此，对于结直肠癌的筛查研究具有重要意义。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在结直肠癌的筛查对于不断新增的筛查特征欠缺有效训练，影响筛查系统更新性能的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法及系统，解决了现有技术中存在结直肠癌的筛查对于不断新增的筛查特征欠缺有效训练，影响筛查系统更新性能的技术问题，达到了通过对结直肠癌复发新增影响特征进行增量学习，进而提高结直肠癌高风险人群筛查数据的更新性和准确性的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于增量学习的结直肠癌复发人群的筛查方法，其中，所述方法应用于结直肠癌复发人群筛查系统，所述系统与一数据采集器智能连接，所述方法包括：根据所述数据采集器，获得第一结直肠癌用户的第一检查影像信息；根据所述第一检查影像信息，构建第一筛查档案；基于所述第一筛查档案，获得第一影像特征信息和第二影像特征信息；根据所述第一影像特征信息，获得所述第一结直肠癌用户的第一手术方式信息；根据所述第二影像特征信息，获得所述第一结直肠癌用户的第一患病阶段信息；将所述第一手术方式信息和所述第一患病阶段信息输入第一复发风险评估模型中，根据所述第一复发风险评估模型，获得第一复发风险系数；根据第一添加指令，获得第一更新特征信息，其中，所述第一更新特征信息为所述第一结直肠癌用户的第一术后监测特征信息；根据所述第一更新特征信息对所述第一复发风险评估模型进行增量学习，获得第二复发风险评估模型；基于所述第二复发风险评估模型，获得第二复发风险系数；根据所述第一复发风险系数和所述第二复发风险系数，生成第一筛查统计信息。