[发明专利]一种基于大数据的癌细胞图像识别评估方法

权利要求书

1.一种基于大数据的癌细胞图像识别评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)收集各年龄段、各种类型肿瘤患者作为在库患者，并将在库患者的治疗前的检测数据、治疗中的治疗方法数据、治疗后的检测数据，并依据收集的数据建立大数据数据库，将大数据数据库存储于数据库服务器中；

2)采集步骤1)中的在库患者的正电子发射计算机断层显像报告，并对在库患者的正电子发射计算机断层显像报告进行分析，将正电子发射计算机断层显像报告的分析结果存储于数据库的服务器中；

3)采集待测肿瘤患者的年龄段、肿瘤检测数据和正电子发射计算机断层显像报告，并对待测肿瘤患者的正电子发射计算机断层显像报告进行分析；

4)将与待测肿瘤患者的年龄段相同的在库患者的正电子发射计算机断层显像报告分析结果调出与步骤3)中待测肿瘤患者的正电子发射计算机断层显像报告的分析结果进行比对，寻找与待测肿瘤患者的病情相近的在库患者；

5)将步骤4)中获得的与待测肿瘤患者的病情相近的在库患者的治疗中的治疗方法数据、治疗后的检测数据进行分类并将分类后的治疗中的治疗方法数据、治疗后的检测数据进行输出。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的癌细胞图像识别评估方法，其特征在于：在步骤2)中，对在库患者的正电子发射计算机断层显像报告进行分析的步骤包括：

2-1)将正电子发射计算机断层显像图像分解为若干图像块；

2-2)定义图像块的亮度函数；

2-3)图像块的亮度数值直方图；获取图像块的最高亮度值、亮度平均值。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的癌细胞图像识别评估方法，其特征在于：步骤2-2)的具体过程为：选取其中一个图像块，为此图像块的每个像素点分配n个匹配权重{C₀,C₁,…,C_n-1}；将图像块的亮度等级p(k)设定为其中k＝0,1,…,L-1，n为图像块的总像素数量，n(k)为亮度为k的像素点个数；将图像块中亮度k的累积密度函数定义为：

4.根据权利要求3所述的基于大数据的癌细胞图像识别评估方法，其特征在于：步骤2-3)的具体过程为：

将选取的图像块以平均亮度G_p为门限值分解为两个子图像集X₁和X₂，将X₁和X₂表示为：其中p(j)为亮度等级j在选取的图像块中的概率密度；

对两个子图像集X₁和X₂分别统计其亮度数值直方图；

对X₁在亮度范围(0,G_p)上进行亮度均衡，对X₂在亮度范围(G_m+1,G_L-1)上进行亮度均衡，得到处理后的子图像集Y₁和Y₂分别表示为：

将处理后的子图像集Y₁和Y₂合并为处理后的图像块Y＝Y₁∪Y₂；处理后的图像块Y的平均亮度为：G_C为图像块Y的亮度的中间值；

重复上述步骤，遍历正电子发射计算机断层显像图像的全部图像块。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的癌细胞图像识别评估方法，其特征在于：步骤3)中，对待测肿瘤患者的正电子发射计算机断层显像报告进行分析的步骤与步骤2-1)至步骤2-3)相同。