基于多模态数据的前列腺癌复发风险预测系统

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基于多模态数据的前列腺癌复发风险预测系统
申请号:CN202510652467
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120183706B
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及医学数据挖掘技术领域,提出了基于多模态数据的前列腺癌复发风险预测系统,包括:采集前列腺癌患者经过手术治疗后的生理参数和不适时刻,标记目标不适时刻并获取目标不适时刻的临近不适时刻;获取目标不适时刻的同一种类的生理参数的上升回落比;划分异常数据表现区间并更新;根据任意两个不同种类的生理参数的相关关系、生理参数的异常数据表现区间的时间长度、目标不适时刻的所有种类生理参数的上升回落比,确定前列腺癌患者在目标不适时刻的综合卷积核尺度;根据综合卷积核尺度实现对前列腺癌患者前列腺癌复发风险的预测。本发明可实现对前列腺癌复发风险的有效管理。
技术关键词
异常数据 生理 参数 风险预测系统 患者 医学数据挖掘技术 阶段 多模态 数据采集模块 时间段 极值 分析模块 手术 关系 标记
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