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申请/专利权人：中国医学科学院医学信息研究所

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的肺癌发病风险其转移智能判定系统，属于生物医学信息处理技术领域。系统包括多源数据预处理模块、深度学习模型构建模块、肺癌发病风险判定模块和风险转移判定模块。首先集成跨领域数据资源，开展深度神经网络模型训练。利用该模型计算得到不同个体风险因素的权重值。在此基础上开展个体肺癌发病风险等级判定，进行依据性别和年龄的个体风险等级统计分析。针对不同个体对应的多个随访年份，分别通过深度神经网络模型判定其随访风险等级，计算肺癌发病风险转移路径轨迹。统计分析不同风险等级的风险转移概率，归纳分析风险转移结果。本系统计算速度快、风险判定精度率高，且操作简便，能够作为大规模人群肺癌筛查使用。

主权项：1.一种基于深度学习的肺癌发病风险其转移智能判定系统，其特征在于，包括多源数据预处理模块、深度学习模型构建模块、肺癌发病风险判定模块和风险转移判定模块；其中，多源数据预处理模块包括多源数据集成单元、数据预处理单元和数据分组单元；多源数据集成单元用于集成多来源的跨领域数据资源；数据预处理单元用于去除集成后数据的白噪声、对空缺值进行弥补填充、对结构或单位不统一的数据进行一致性处理，以及对同一元数据进行统一化处理；数据分组单元用于按照比例、性别和年龄对预处理后的数据进行分组；深度学习模型构建模块包括深度神经网络模型训练单元、深度神经网络模型测试单元和深度神经网络模型验证单元；其中，深度神经网络模型训练单元用于基于深度神经网络算法利用训练集训练深度学习模型；深度神经网络模型测试单元用于使用测试集数据对深度神经网络模型进行测试；深度神经网络模型验证单元用于采用验证集数据对深度神经网络模型性能进行验证；肺癌发病风险判定模块包括风险因素权重计算单元、风险等级判定单元和风险等级统计分析单元；其中，风险因素权重计算单元用于通过深度神经网络模型计算不同风险因素各自的权重；风险等级判定单元用于利用风险因素权重判定计算不同个体的肺癌发病风险等级；风险等级统计分析单元用于对不同分组的肺癌发病风险等级进行统计分析；风险转移判定模块包括随访风险等级判定单元、风险转移计算单元和风险转移统计分析单元；其中，随访风险等级判定单元用于风险因素权重判定计算个体在不同随访年份的肺癌发病风险等级；风险转移计算单元用于计算不同个体经历多年随访，肺癌发病风险转移路径轨迹；风险转移统计分析单元用于对不同分组肺癌发病风险转移概率进行统计分析；上述各组成部分的连接关系如下：多源数据集成单元的输出端与数据预处理单元的输入端相连，生成多来源数据集成后的数据集；其中，数据预处理单元的输出端与数据分组单元的输入端相连，生成预处理后的输入数据源；数据分组单元的输出端与深度神经网络模型训练单元的输入端相连，生成分组后的系统输入数据源；深度神经网络模型训练单元的输出端与深度神经网络模型测试单元的输入端相连，生成经过训练后的深度神经网络模型；深度神经网络模型测试单元的输出端与深度神经网络模型验证单元的输入端相连，生成测试后的深度神经网络模型；深度神经网络模型验证单元的输出端与风险因素权重计算单元的输入端相连，生成经验证评估后的深度神经网络模型；风险因素权重计算单元的输出端与风险等级判定单元的输入端相连，生成不同风险因素的权重值大小；风险等级判定单元的输出端与风险等级统计分析单元的输入端相连，生成不同个体的肺癌发病风险等级；风险等级统计分析单元的输出端与随访风险等级判定单元输入端相连，生成不同分组肺癌发病风险等级的统计结果；随访风险等级判定单元输出端与风险转移计算单元输入端相连，生成不同个体对应随访年份的肺癌发病风险等级；风险转移计算单元输出端与风险转移统计分析单元输入端相连，生成不同个体肺癌发病风险转移路径轨迹；风险转移统计分析单元输出端输出不同分组肺癌发病风险转移概率的统计分析结果。

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