[发明专利]一种基于特征值进行前列腺癌复发预测的系统和方法

摘要

本发明涉及一种前列腺癌复发预测的系统和方法，包括医生工作站和服务器，医生工作站用于接收输入信息和显示预测结果；服务器包括信息获取模块、预处理模块、模型训练模块、信息接收模块、前列腺癌复发预测器。信息获取模块获取训练集合；预处理模块提取特征信息，对特征信息进行预处理，生成特征词集合，并为特征词生成特征值；模型训练模块训练聚类分析模型，得到前列腺癌复发预测器；信息接收模块接收用户输入信息，并将信息传输到预处理模块；经过训练的前列腺癌复发预测器根据用户输入信息的特征值，得到前列腺癌复发的预测结果。本方法解决了现有方法耗费人力、且依赖医生主观判断，缺乏统一标准，容易造成误诊的问题。

主权项

一种基于特征值进行前列腺癌复发预测的系统，其特征在于，包括医生工作站和服务器，医生工作站用于接收输入信息和显示预测结果；服务器包括信息获取模块、预处理模块、模型训练模块、信息接收模块、前列腺癌复发预测器；信息获取模块获取前列腺癌病例的电子数据，从中获得训练集合；预处理模块提取训练集合中的每个病例的特征信息，对提取的特征信息进行预处理，生成训练用特征词集合，并为集合中的特征词生成对应的特征值，将特征值输入到模型训练模块；预处理模块还用于对用户输入信息进行特征信息提取、预处理和生成特征值的处理，并将该特征值输入到经过训练的前列腺癌复发预测器；模型训练模块利用特征值，训练聚类分析模型，得到前列腺癌复发预测器；信息接收模块接收用户通过医生工作站输入的信息，并将接收的信息传输到预处理模块；经过训练的前列腺癌复发预测器根据预处理模块处理用户输入信息得到的特征值，得到前列腺癌复发的预测结果，并输出到医生工作站。