AI辅助淋巴瘤早期变化分析方法及系统

本发明涉及图像分析，尤其涉及ai辅助淋巴瘤早期变化分析方法及系统。

背景技术：

1、图像分析技术领域涉及使用数字工具和算法来提取和处理图像数据，以获得有用的信息，结合了计算机科学、数学和工程技术，尤其在医学、安全、遥感和工业检测等领域有着广泛的应用。在医学领域，图像分析技术尤为重要，能够通过分析医学图像（如x光片、mri和超声波图像）来辅助诊断疾病，评估治疗效果，并进行病情监控。

2、其中，ai辅助淋巴瘤早期变化分析方法指的是一种利用图像分析技术来检测和诊断淋巴瘤的医学方法，主要用途是通过分析患者的医学图像来早期发现淋巴瘤，从而提高治疗的成功率和患者的生存率。早期诊断对于淋巴瘤这类可治疗的癌症尤为重要，通过使用高级图像处理和分析技术，医生可以更精确地识别图像中的异常特征，从而实现更早的介入和治疗。

3、尽管现有技术在医学影像分析中应用广泛，但通常局限于二维图像的分析，难以提供足够的疾病深度信息，导致早期细微病变的检测不够敏感和精确。此外，现有方法往往忽视了对病变微环境因素如血管密度和免疫细胞分布的综合分析，可能导致诊断结果的片面性，影响治疗决策的准确性。例如，忽略微环境分析可能导致关键生物标志物的遗漏，延误有效治疗时机。传统技术在处理图像数据时的人工依赖程度高，增加了诊断过程的复杂性，提高了误诊风险。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的ai辅助淋巴瘤早期变化分析方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：ai辅助淋巴瘤早期变化分析方法，包括以下步骤：

3、s1：根据患者医学影像，进行图像配准，校准差异时间点和差异类型的医学影像，识别早期淋巴瘤的特征变化，使用体素基模型将二维图像转换为三维模型，得到三维病变模型；

4、s2：基于所述三维病变模型，进行细胞核形态识别，识别并记录细胞核的形状变化和大小变化，将变化数据与三维模型进行融合分析，提取细胞微结构特征，生成综合诊断视图；

5、s3：根据所述综合诊断视图，分析血管密度和免疫细胞分布，采用图像分析技术定量微环境变量，根据分析结果，通过深度学习分析环境因素与早期淋巴瘤病变的关联性，生成环境与病变关联分析结果；

6、s4：基于所述环境与病变关联分析结果，识别淋巴瘤早期诊断细胞表面标记物，提取与早期淋巴瘤相关联的生物标记物图像特征，结合所述综合诊断视图进行综合分析，得到早期淋巴瘤诊断结果。

7、作为本发明的进一步方案，所述三维病变模型的获取步骤为：

8、s111：将患者医学影像转换为三维体素数据集，计算体素的位置和密度，采用公式，

9、；

10、其中，代表三维空间中的体素值，代表时间t和空间位置（x,y,z）的影像强度，代表影像在z轴的标准差，是z轴的中心点，生成初始体素数据集；

11、s112：将所述初始体素数据集进行时间点校准，匹配差异时间点的医学影像，使用公式，

12、；

13、其中，代表时间校准后的体素数据，为时间衰减参数，为影像的时间点，生成时间校准体素数据集；

14、s113：基于所述时间校准体素数据集，对差异类型的医学影像进行类型校准，采用公式，

15、；

16、其中，代表类型校准体素数据，为类型相关调整倍数，为偏移常数，生成类型校准体素数据集；

17、s114：使用所述类型校准体素数据集，通过设定阈值t进行病变特征识别，采用公式，

18、；

19、其中，代表病变模型的三维坐标集，是类型校准后的体素数据，t为病变识别阈值，是允许的误差范围，识别并标记早期淋巴瘤特征变化的区域，生成三维病变模型。

20、作为本发明的进一步方案，所述细胞核的形状变化和大小变化的识别并记录步骤为：

21、s211：从所述三维病变模型中提取高强度信号体素，使用公式，

22、；

23、其中，表示体素在点的强度，是判定体素属于细胞核的强度阈值，是衰减系数，控制信号在远离中心时的衰减速率，生成体素选取结果；

24、s212：根据所述体素选取结果，计算每个细胞核的几何中心和体积，应用计算公式，

25、；

26、；

27、其中，代表细胞核的几何中心，代表细胞核的估算体积，是体素的坐标，和是权重系数，调整轴向强度的影响和体积的计算，生成细胞核形态特征数据；

28、s213：根据所述细胞核形态特征数据，记录每个细胞核的几何中心和体积数据，生成综合细胞核形态数据集。

29、作为本发明的进一步方案，所述综合诊断视图的获取步骤为：

30、s221：整合所述综合细胞核形态数据集和三维病变模型数据，使用公式，

31、；

32、其中，代表融合后的数据，表示三维病变模型数据，是表示综合细胞核形态数据集，是融合系数，用于调整和平衡融合比例，生成融合数据；

33、s222：对所述融合数据进行细胞微结构特征分析，使用特征提取公式，

34、；

35、对融合数据进行深度分析，提取关键微结构特征，其中，代表基线值，用于提取特征，代表从融合数据中提取的细胞微结构特征，是分析项的总数，生成微结构特征数据；

36、s223：根据所述微结构特征数据，通过可视化技术将提取特征进行表现，生成综合诊断视图。

37、作为本发明的进一步方案，所述血管密度和免疫细胞分布的分析步骤为：

38、s311：从所述综合诊断视图中提取色彩和形态特征，通过色彩增强处理标准化图像，采用公式，；

39、其中，是原始图像数据，和是图像的平均值和标准偏差，是小正数，规避除零错误，生成标准化图像；

40、s312：根据所述标准化图像，利用边缘检测算法识别血管和免疫细胞，计算空间分布，采用公式，

41、；

42、其中，代表图像中的每个像素，是边缘检测函数，是控制函数敏感度的温度参数，调节敏感性，是像素总数，得到空间分布数据；

43、s313：结合所述空间分布数据与图像特征，定量计算微环境变量，使用公式，

44、；

45、其中，是第个空间分布数据的平方，是特征权重，是特征数量，是正则化参数，用于防止过拟合，生成微环境变量指标。

46、作为本发明的进一步方案，所述环境与病变关联分析结果的获取步骤为：

47、s321：以所述微环境变量指标为输入特征，构建深度学习模型，进行特征转换，应用公式

48、；

49、其中，是第个微环境变量，是相关模型权重，是变量的数量，得到初步的特征转换输出；

50、s322：基于所述初步的特征转换输出进行多层感知机训练，通过优化算法调整权重，采用公式

51、；

52、其中，是从中得到的第个输出，是输出层的节点数量，是对应输出的权重，生成优化后的权重结果；

53、s323：使用所述优化后的权重结果对环境变量与病变关联进行预测分析，采用公式，

54、；

55、其中，表示风险比值，为小正数，规避除零错误，得到病变关联分析结果。

56、作为本发明的进一步方案，所述早期淋巴瘤诊断结果的获取步骤为：

57、s411：从所述环境与病变关联分析结果中提取相关性得分，计算每个生物标记因子的影响力，采用公式，

58、；

59、其中，是生物标记因子对应权重，是对应生物标记因子的数值，是一个很小的常数，防止分母为零，生成相关性得分；

60、s412：根据所述筛选具有显著关联的细胞表面标记物，运用逻辑判断，使用公式，

61、；

62、其中，是每个标记物的关联分数，是调节敏感度的参数，得到显著相关的细胞表面标记物集；

63、s413：从所述显著相关的细胞表面标记物集中提取图像特征，采用加权方法，运用公式，

64、；

65、其中，是每个标记物的重要性系数，是对应图像特征，生成与淋巴瘤相关的图像特征集；

66、s414：结合所述综合诊断视图和淋巴瘤相关的图像特征集，进行混合模型分析，采用公式，

67、；

68、其中，是综合诊断视图的参数，是和之间的匹配度，是匹配度的调整系数，得到早期淋巴瘤诊断结果。

69、ai辅助淋巴瘤早期变化分析系统，所述系统包括：

70、图像配准模块基于患者医学影像，采用图像配准算法，进行影像间的对齐，确保时间序列的一致性和类型的统一性，生成配准影像；

71、特征变化识别模块基于所述配准影像，使用体素基模型，将二维图像转换为三维模型，并识别早期淋巴瘤的特征变化，生成三维病变模型；

72、细胞核形态分析模块基于所述三维病变模型，进行细胞核形态识别，记录细胞核的形状和大小变化，并通过数据融合技术，提取细胞微结构特征，生成细胞形态特征；

73、微环境分析模块基于所述细胞形态特征，采用图像分析技术，定量分析血管密度和免疫细胞分布，并将数据与环境因素相关联，生成环境微观特征；

74、环境与病变关联模块基于所述环境微观特征，通过深度学习算法分析与早期淋巴瘤病变的关联性，生成环境与病变关联分析结果；

75、生物标记物识别模块基于所述环境与病变关联分析结果，识别早期诊断相关的细胞表面标记物，并结合综合诊断视图进行综合分析，得到早期淋巴瘤诊断结果。

76、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

77、本发明中，通过融合差异时间点和类型的医学影像到三维模型中，提升图像详细程度，强化对早期淋巴瘤病变特征的识别能力，通过细致记录细胞核形态变化并与三维数据结合，显著提升对病变微观结构的描绘精度，通过综合诊断视图中的微环境变量分析，并应用深度学习技术，增强对环境因素与病变关系的理解，同时识别与疾病相关的细胞表面标记物，并结合生物标记物图像特征的分析，增强诊断的全面性和准确性，从根本上改善淋巴瘤早期发现过程。