[发明专利]一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台

权利要求书

1.一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台，其特征在于，包括:

采集模块，通过患者CT影像根据CT学分析获取到结节直径和毛刺征，分别对应标记为DJ和ZM；

分析模块，通过公式ZZ＝(a1*DJ+a2*ZM)^a1+a2，计算得到肺癌风险的初步诊断值ZZ；其中，a1、a2均为比例系数；

将得到的肺癌风险的初步诊断值ZZ与肺癌风险的初步诊断阈值进行比较；若肺癌风险的初步诊断值大于肺癌风险的初步诊断阈值时，生成高风险信号；若肺癌风险的初步诊断值小于肺癌风险的初步诊断阈值时，生成低风险信号；

验证模块，当得到分析模块的高风险信号时，获取到患者相关数据报告，并提取到相关联的检查数据，进行计算得到验证系数ZQY，将验证值进行阈值判断，若大于，则对应生成样本合格信号，若小于，则生成样本异常信号；

预测模块，获取到分析模块的初步诊断值ZZ和验证系数ZQY，通过公式计算得到肺癌风险预测值ZY；其中，c1、c2均为比例系数。

2.根据权利要求1所述的一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台,其特征在于，验证模块具体工作过程如下：

当得到分析模块的高风险信号时，首先获取到该样本的编号，并基于该样本编号，获取该编号样本的血液中癌胚抗原的浓度、残气量肺总量比值，并分别标记为CA和BF；

通过公式ZYF＝(b1*CA+b2*BF)*e^b1+b2，计算得到肺癌风险验证值ZYF；其中，b1、b2均为比例系数。

3.根据权利要求2所述的一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台,其特征在于，获取到该编号样本的历史采集的次数，并标记为i，以及获取到每次采集时所得到的肺癌风险验证值ZYF_i；

通过公式计算得到该编号样本的验证平均值ZYFZ；

获取到肺癌风险验证最大值ZYFmax和肺癌风险验证最小值ZYFmin，以及肺癌风险验证最大值ZYFmax和肺癌风险验证最小值ZYFmin之间的次数差绝对值CS；

通过公式计算得到该编号样本的验证差值CYF；其中，b3、b4均为比例系数。

4.根据权利要求3所述的一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台,其特征在于，将得到编号样本的验证平均值ZYFZ和验证差值CYF，代入到公式中，计算得到该编号样本的验证系数ZQY；其中，b5、b6均为比例系数；

将得到的编号样本的验证系数ZQY与验证系数阈值进行比较；

若验证系数大于验证系数阈值，生成样本合格信号；

若验证系数大于验证系数阈值，生成样本异常信号。

5.根据权利要求4所述的一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台,其特征在于，还包括：

排序模块，获取到患者年龄、住院时间等影响因素，并结合预测模块的肺癌风险预测值ZY，对患者的治疗时间进行优先级排序。

6.根据权利要求5所述的一种抽样数据检测分析的肺癌预测云平台,其特征在于，排序模块具体工作过程如下：

获取到该样本编号的患者年龄、住院时间，并标记为NH和TH；通过公式计算得到风险优先值ZX，其中，d1、d2、d3均为比例系数。