[发明专利]计算机软件系统中实现肺结节危险程度分类的系统和方法

摘要

本发明涉及一种计算机软件系统中实现肺结节危险程度分类的系统和方法，包括图像CT值密度分布计算模块，用于根据无监督聚类计算CT值密度分布特征；肺结节危险程度分类模块，用以根据有监督机器学习模型使用肺结节CT值密度分布特征实现肺结节危险程度的训练和分类，还包括一种用于实现上述方法的系统。采用该计算机软件系统中实现肺结节危险程度判断的系统和方法，一定程度上实现在有创病理活检前，从临床角度辅助判断肺结节的良恶性，从而提高病理活检的准确性；减少病患不必要的有创活检，避免病患不必要的CT随访，为提高肺癌筛查、检测、诊断的准确率提供更有效的信息处理方法，具有广泛的引用范围。

主权项

1.一种计算机软件系统中基于肺结节图像密度实现肺结节危险程度分类的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)通过已有的肺结节图像，建立肺结节图像数据库，并按照危险程度将肺结节图像标记成不同的类别；(2)采集需要判断的肺结节图像，建立肺结节图像单元库；(3)计算肺结节图像单元库中两两图像单元之间的距离，得到距离矩阵；(4)获得聚类数量和聚类中心；(5)对所述的肺结节图像数据库中每个肺结节图像计算其CT值密度分布特征，该特征表征着肺结节的危险程度，不同的肺结节类别具有不同的图像特征；(6)肺结节危险程度分类模块基于有监督机器学习模型使用肺结节CT值密度分布特征实现肺结节危险程度的训练和分类。