一种基于自适应模型的乳腺癌动态风险评估方法及系统

本申请涉及一种基于自适应模型的乳腺癌动态风险评估方法，旨在提高乳腺癌早期筛查与风险预测的准确性。该方法包括以下步骤：首先，获取雌激素受体阳性乳腺癌患者的未切除侧乳腺临床数据，数据包括雌激素受体状态、激素治疗持续时长和乳腺密度分级；根据乳腺密度分级和雌激素受体状态选择成像检测模式，获取目标乳腺的钙化灶图像；对图像进行多参数定量分析，提取如羟基磷灰石结晶占比、钙化边缘锐利度指数等参数；利用训练完成的自适应风险评估模型进行风险值计算，并与预设的风险分级阈值对比，最终生成基于风险等级的评估报告。本方法能够为乳腺癌患者提供精确的动态风险评估，支持个性化的健康管理与干预决策。