出血性脑卒中风险评估方法、系统、存储介质及设备

本发明涉及图像和文本处理，具体为出血性脑卒中风险评估方法、系统、存储介质及设备。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、脑卒中是一种导致脑组织受损的疾病，包括缺血性和出血性两种类型，其中，出血性脑卒中没有外伤病史，而是会在颅内和脑实质出血形成血肿以及相伴随的水肿损害患者脑部神经。

3、现有技术利用一些计算机模型，能够通过从脑部图像数据中识别出与出血性脑卒中相关的生物标志物特征和影像特征，从而确定血肿及水肿的位置、形态和尺寸大小，而血肿及水肿会受到患者个人体质、不同治疗方式的干预呈现动态的变化，而医生则利用脑部图像数据中掌握的血肿及水肿变化情况，结合诊疗数据并依据个人经验判断出患者在未来一段时间内的可能的恢复情况或相应的风险。计算机模型受到训练数据集的限制，导致模型在处理来自不同来源、不同设备或不同人群的数据时，识别的准确率不高，导致血肿及水肿的变化状态难以确定，相应的，医生在利用血肿及水肿的变化状态评估患者出血性脑卒中的风险时，会过于依赖主观经验。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供出血性脑卒中风险评估方法、系统、存储介质及设备，根据脑部图像和相应的患者信息以及治疗方案，结合预后数据，对不同治疗方案影响下的血肿扩张风险、水肿变化情况进行风险评估。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一个方面提供出血性脑卒中风险评估方法，包括以下步骤：

4、获取脑部图像数据和对应患者的诊疗历史数据，基于脑部图像数据提取出与检查时间点对应的血肿及水肿的体积、位置、形状以及分布信息，与诊疗历史数据关联，形成数据集并预处理；

5、利用预处理后的数据集中，血肿绝对体积或相对体积的增加量和对应的检查时间点，预测患者发生血肿扩张事件的概率；

6、利用预处理后的数据集中，水肿体积和对应的检查时间点，得到水肿体积随时间变化的曲线，经后处理并与设定的治疗方式编码拟合，得到不同治疗方式对水肿体积变化的影响曲线；

7、利用预处理后的数据集中，血肿及水肿的形态特征和对应患者的诊疗数据，基于设定的评分规则，预测未来时间段患者受血肿及水肿影响的风险等级。

8、本发明的第二个方面提供血性脑卒中风险评估系统，包括：

9、数据集构建模块，被配置为：获取脑部图像数据和对应患者的诊疗历史数据，基于脑部图像数据提取出与检查时间点对应的血肿及水肿的体积、位置、形状以及分布信息，与诊疗历史数据关联，形成数据集并预处理；

10、血肿扩张风险预测模块，被配置为：利用预处理后的数据集中，血肿绝对体积或相对体积的增加量和对应的检查时间点，预测患者发生血肿扩张事件的概率；

11、水肿体积变化模块，被配置为：利用预处理后的数据集中，水肿体积和对应的检查时间点，得到水肿体积随时间变化的曲线，经后处理并与设定的治疗方式编码拟合，得到不同治疗方式对水肿体积变化的影响曲线；

12、预后风险预测模块，被配置为：利用预处理后的数据集中，血肿及水肿的形态特征和对应患者的诊疗数据，基于设定的评分规则，预测未来时间段患者受血肿及水肿影响的风险等级。

13、进一步的，患者的诊疗历史数据通过提取患者病历中的文本数据，获取患者个人信息、疾病史以及诊疗史。

14、进一步的，利用训练完毕的预测模型，根据设定检查时间点之间，血肿绝对体积或相对体积的增加量，预测患者发生血肿扩张事件的概率。

15、进一步的，利用预处理后的数据集中，水肿体积和对应的检查时间点，得到水肿体积随时间变化的曲线，具体为：分别以水肿体积和检查时间点为坐标轴，得到水肿体积随时间变化的曲线。

16、进一步的，后处理包括异常值检测、拟合处理、聚类以及分组。

17、进一步的，根据数据集中的诊疗信息确定与患者对应的治疗方式编码，根据水肿体积排序，得到水肿体积在不同治疗方式影响下随时间变化的曲线。

18、进一步的，利用皮尔逊相关系数法，筛选数据集中诊疗信息得分超过设定值的特征，利用训练完毕的预测模型和设定的评分规则，预测未来时间段患者受血肿及水肿影响的风险等级。

19、本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述出血性脑卒中风险评估方法中的步骤。

20、本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述出血性脑卒中风险评估方法中的步骤。

21、与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

22、1、将脑部图像数据和诊疗历史数据有机结合，通过提取血肿及水肿的体积、位置、形状等信息，并与诊疗历史数据关联，形成全面的数据集进行预处理，为评估出血性脑卒中风险提供了更全面、准确的基础。

23、2、系统模块化的构建方式使得整个评估过程更加高效且易于管理，各模块之间的关联紧密，有利于数据流畅和信息交互，有助于系统医护人员更好的理解患者的风险情况，进而制定更为个性化和针对性的治疗方案。

24、3、采用数据处理和模型训练技术，能够准确预测患者发生血肿扩张事件的概率以及水肿体积随时间变化的曲线。这种定量化的预测分析为医生提供了更多客观依据，有助于及时调整治疗方案并提高治疗效果。

25、4、将既有的治疗干预手段转化为数学编码，分析不同治疗方法对水肿体积进展模式的影响，有助于揭示不同治疗策略对疾病进展的作用机理，为临床选择最佳治疗方案提供指导。

26、5、结合影像结果、水肿、血肿表现以及临床和治疗数据，利用评分规则预测患者未来一段时间的风险等级，为医生提供患者长期预后的参考信息，有助于医生全面理解患者状况，做出更加科学、合理的临床决策。

技术特征：

1.出血性脑卒中风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，包括：

3.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，患者的诊疗历史数据通过提取患者病历中的文本数据，获取患者个人信息、疾病史以及诊疗史。

4.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，利用训练完毕的预测模型，根据设定检查时间点之间，血肿绝对体积或相对体积的增加量，预测患者发生血肿扩张事件的概率。

5.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，利用预处理后的数据集中，水肿体积和对应的检查时间点，得到水肿体积随时间变化的曲线，具体为：分别以水肿体积和检查时间点为坐标轴，得到水肿体积随时间变化的曲线。

6.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，所述后处理包括异常值检测、拟合处理、聚类以及分组。

7.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，根据数据集中的诊疗信息确定与患者对应的治疗方式编码，根据水肿体积排序，得到水肿体积在不同治疗方式影响下随时间变化的曲线。

8.如权利要求2所述的出血性脑卒中风险评估系统，其特征在于，利用皮尔逊相关系数法，筛选数据集中诊疗信息的得分超过设定值的特征，利用训练完毕的预测模型和设定的评分规则，预测未来时间段患者受血肿及水肿影响的风险等级。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的出血性脑卒中风险评估方法中的步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如权利要求1所述出血性脑卒中风险评估方法中的步骤。

技术总结本发明涉及出血性脑卒中风险评估方法、系统、存储介质及设备，根据脑部图像和相应的患者信息以及治疗方案，结合预后数据，对不同治疗方案影响下的血肿扩张风险、水肿变化情况以及患者恢复的状态进行风险评估，能够充分利用影像学数据、临床资料以及治疗干预对出血性脑卒中涉及的血肿及水肿体积变化的影响进行风险评估和分析，相较于依赖医生主观经验的方式更加客观。技术研发人员：朱孟坤,石明,张盟,王涛,陈思琪,陈雨婷,马昕阳受保护的技术使用者：齐鲁工业大学（山东省科学院）技术研发日：技术公布日：2024/6/13