[发明专利]一种肺癌患者预后预测系统及方法

权利要求书

1.一种肺癌患者预后预测系统，其特征在于，包括：

标注模块，用于对若干肺癌患者的病理切片进行扫描获得数字病理图像，并将所述数字病理图像中的病灶区根据关联肺癌病情的图像特征进行标注获得标注图像；

获取模块，用于获取与所述标注图像相对应的所述肺癌患者按预设时间间隔随访得到的若干随访数据和一生存时间，并对所述随访数据处理得到预后数据；

集合模块，分别连接所述标注模块和所述获取模块，用于将每个所述标注图像和与所述标注图像相对应的所述预后数据和所述生存时间分别加入一数据集合，并根据各所述数据集合生成训练数据组；

分类模块，连接所述集合模块，用于将所述训练数据组中的各所述数据集合分成一训练集和一测试集；

训练模块，连接所述分类模块，用于将所述训练集输入到预先生成的卷积神经网络模型中进行训练获得肺癌患者预后预测模型；

测试模块，连接所述训练模块，用于将所述测试集输入到所述肺癌患者预后预测模型中得到相应的测试结果，并根据所述测试结果和对应的所述数据集合中的所述预后数据及所述生存时间处理得到所述预后预测模型的预测准确率；

预测模块，分别连接所述训练模块和所述测试模块，用于将待检测患者的所述数字病理图像输入到所述肺癌患者预后预测模型，得到所述待检测患者的对应于所述预设时间间隔的预测预后数据和预测生存时间，医生根据所述预测预后数据、所述预测生存时间和所述预测准确率为所述待检测患者制定相应的临床指导意见。

2.根据权利要求1所述的肺癌患者预后预测系统，其特征在于，所述标注模块包括：

采集单元，用于获取若干肺癌患者的病理切片；

扫描单元，连接所述采集单元，用于分别对各所述病理切片进行扫描获得数字病理图像；

标注单元，连接所述扫描单元，用于对所述数字病理图像中的病灶区根据关联肺癌病情图像特征进行标注获得标注图像。

3.根据权利要求1所述的肺癌患者预后预测系统，其特征在于，所述肺癌病情包括：肺癌的类别及其分期和分级，和/或病灶残留程度。

4.根据权利要求1所述的肺癌患者预后预测系统，其特征在于，所述预后数据包括：肺癌的类别及其分期和分级，和/或淋巴结转移，和/或受累淋巴结数目，和/或基因突变。

5.根据权利要求1所述的肺癌患者预后预测系统，其特征在于，所述数字病理图像为全视野数字病理图像。

6.根据权利要求1所述的肺癌患者预后预测系统，其特征在于，所述病理切片包括所述肺癌患者的冰冻切片和/或石蜡切片。

7.一种肺癌患者预后预测方法，其特征在于，应用于如权利要求1至6所述的任意一项肺癌患者预后预测系统，包括以下步骤：

步骤S1，对若干肺癌患者的病理切片进行扫描获得数字病理图像，并将所述数字病理图像中的病灶区根据关联肺癌病情的图像特征进行标注获得标注图像；

步骤S2，获取与所述标注图像相对应的所述肺癌患者按预设时间间隔随访得到的若干随访数据和一生存时间，并对所述随访数据处理得到预后数据；

步骤S3，将每个所述标注图像和与所述标注图像相对应的所述预后数据和所述生存时间分别加入一数据集合，并根据各所述数据集合生成训练数据组；

步骤S4，将所述训练数据组中的各所述数据集合分成一训练集和一测试集；

步骤S5，将所述训练集输入到预先生成的卷积神经网络模型中进行训练获得肺癌患者预后预测模型；

步骤S6，将所述测试集输入到所述肺癌患者预后预测模型中得到相应的测试结果，并根据所述测试结果和对应的所述数据集合中的所述预后数据及所述生存时间处理得到所述预后预测模型的预测准确率；

步骤S7，将待检测患者的所述数字病理图像输入到所述肺癌患者预后预测模型，得到所述待检测患者的对应于所述预设时间间隔的预测预后数据和预测生存时间，医生根据所述预测预后数据、所述预测生存时间和所述预测准确率为所述待检测患者制定相应的临床指导意见。

8.根据权利要求7所述的肺癌患者预后预测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S11，获取若干肺癌患者的病理切片；

步骤S12，对各所述病理切片进行扫描获得数字病理图像；

步骤S13，对所述数字病理图像中的病灶区根据关联肺癌病情图像特征进行标注获得标注图像。