[发明专利]一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统及其方法

权利要求书

1.一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，其特征在于，包括骨骼肌超声探头设备(1)，所述骨骼肌超声探头设备(1)连接至计算机(2)，所述计算机(2)连接有显示屏(3)，所述骨骼肌超声探头设备(1)固定于用户下肢，用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机(2)；

所述计算机(2)根据用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，结合构建的癌性恶病质风险预测模型，输出得到相应的风险预测结果，并将该风险预测结果传输至显示屏(3)进行展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，其特征在于，所述骨骼肌超声探头设备(1)包括弧形套筒，所述弧形套筒内设置有超声探头以及脉冲加压装置，所述弧形套筒套设固定于用户下肢，所述超声探头用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，所述脉冲加压装置用于施加设定压力使骨骼肌清晰显像、提升数据采集准确性。

3.根据权利要求1所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，其特征在于，所述计算机(2)内设置有预测模块(201)和存储模块(202)，所述存储模块(202)用于实时接收存储采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据；

所述预测模块(201)根据骨骼肌结构静态指标、动态指标数据以及对应的临床数据，用于构建癌性恶病质风险预测模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，其特征在于，所述预测模块(201)与电子病历系统相连接，以获取用户临床数据。

5.一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将骨骼肌超声探头设备固定于用户下肢，之后采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机；

S2、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并结合用户临床数据，构建得到癌性恶病质风险预测模型；

S3、将当前采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标输入癌性恶病质风险预测模型，输出得到对应的风险预测结果，并将风险预测结果输出给显示屏进行展示。

6.根据权利要求5所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，所述步骤S1中采集的骨骼肌结构静态指标数据包括骨骼肌的厚度、面积、肌束长度、脂肪浸润及弹性系数。

7.根据权利要求6所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，所述步骤S1中采集的骨骼肌结构动态指标数据包括骨骼肌的血运状态、收缩时测量肌纤维夹角和肌肉束长度。

8.根据权利要求7所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11、将弧形套筒固定于患者下肢，自动定位跟腱与腓肠肌连接处并施加压力至骨骼肌清晰显像，固定超声探头下级为中心点向左右各旋转45度以获取骨骼肌面积、厚度、肌束长度、肌翼夹角、组织水肿情况及血运状态；

S12、通过脉冲加压装置施加设定压力，通过弹性成像原理获得被测骨骼肌的弹性系数。

9.根据权利要求5所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并进行存储；

S22、从电子病历系统获取相应的用户临床数据，结合采集的该用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型。

10.根据权利要求9所述的一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，其特征在于，所述步骤S22具体是根据当前国际恶病质标准，通过对用户临床数据以及相应骨骼肌结构静态指标、动态指标数据进行数据分析处理，由此基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型。