本發(fā)明涉及醫(yī)療檢測領(lǐng)域，具體來說，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的血液科臨床感染源檢測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、臨床通常指的是與病人直接相關(guān)的醫(yī)療實踐，包括診斷、治療和預(yù)防疾病的過程。臨床工作主要在醫(yī)院或醫(yī)療設(shè)施中進行，涉及醫(yī)生、護士及其他醫(yī)療專業(yè)人員與患者的直接互動。它的目標(biāo)是應(yīng)用醫(yī)學(xué)理論與實踐來解決具體的健康問題，提高患者的生活質(zhì)量。

2、血液科臨床是臨床醫(yī)學(xué)的一個分支，專注于血液及其相關(guān)器官系統(tǒng)（如骨髓、脾、淋巴系統(tǒng)等）的疾病的診斷和治療。血液科臨床醫(yī)生處理的問題包括各種類型的貧血、血液凝固障礙、白血病、淋巴瘤及其他血液癌癥等。此外，血液科臨床也涉及對血液成分如紅細胞、白細胞和血小板的研究。

3、感染源指的是能夠引起感染的病原體的來源。這些病原體可能包括細菌、病毒、真菌、寄生蟲等。感染源不僅可以是患病的個體，也可能是不表現(xiàn)癥狀的攜帶者，或者是環(huán)境中的某些物體和表面。感染源的識別對于防控感染傳播、制定治療方案和預(yù)防措施至關(guān)重要。

4、許多血液病患者，尤其是接受化療或骨髓移植的患者，其免疫系統(tǒng)功能可能受到嚴(yán)重抑制，使他們更易感染，對于血液科患者而言，常見的感染可能迅速發(fā)展為生命威脅的情況，因此及早診斷和治療是至關(guān)重要的，通過準(zhǔn)確識別感染源，可以針對特定病原體選擇最有效的抗生素或抗病毒治療，從而提高治療的效果和效率，在醫(yī)院和診療環(huán)境中，正確識別感染源有助于采取合適的隔離和消毒措施，防止病原體在患者和醫(yī)務(wù)人員之間傳播。

5、傳統(tǒng)的臨床診斷方法依賴于人工解讀影像和癥狀，這不僅耗時而且容易受到醫(yī)生經(jīng)驗和主觀判斷的影響，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確性和效率有限，在缺乏快速和精確診斷支持的情況下，制定有效的治療方案可能會延遲，影響病人的治療時機和治療效果，傳統(tǒng)方法通常采用“一刀切”的治療方案，難以針對患者的具體情況制定個性化治療計劃，現(xiàn)有的臨床決策過程中很少利用豐富的醫(yī)學(xué)知識庫，導(dǎo)致治療方案可能不夠全面，無法充分利用最新的醫(yī)療研究成果。

6、針對相關(guān)技術(shù)中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服以上問題，本發(fā)明旨在提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的血液科臨床感染源檢測系統(tǒng)及方法，目的在于解決傳統(tǒng)的臨床診斷方法依賴于人工解讀影像和癥狀，這不僅耗時而且容易受到醫(yī)生經(jīng)驗和主觀判斷的影響，導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確性和效率有限，在缺乏快速和精確診斷支持的情況下，制定有效的治療方案可能會延遲，影響病人的治療時機和治療效果的問題。

2、為此，本發(fā)明采用的具體技術(shù)方案如下：

3、根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的血液科臨床感染源檢測系統(tǒng)，該血液科臨床感染源檢測系統(tǒng)包括：圖像收集模塊、影像分析模塊、感染部位預(yù)測模塊、感染源識別模塊及風(fēng)險評估模塊；

4、圖像收集模塊、影像分析模塊、感染部位預(yù)測模塊、感染源識別模塊及風(fēng)險評估模塊依次保持連接；

5、圖像收集模塊，用于從血液科收集患者的臨床醫(yī)療影像圖像與臨床醫(yī)療感染圖像；

6、影像分析模塊，用于對收集的臨床醫(yī)療影像圖像進行分析，并基于分析結(jié)果標(biāo)記感染圖像區(qū)域；

7、感染部位預(yù)測模塊，基于臨床醫(yī)療感染圖像預(yù)測感染圖像部位；

8、感染源識別模塊，用于將感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位相結(jié)合，并利用臨床醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜識別患者的感染源圖像；

9、風(fēng)險評估模塊，在臨床環(huán)境中通過大數(shù)據(jù)分析法評估感染源圖像的感染風(fēng)險，并對感染風(fēng)險進行風(fēng)險等級劃分；

10、其中，感染部位預(yù)測模塊在基于臨床醫(yī)療感染圖像預(yù)測感染圖像部位時包括：

11、從血液科收集患者的臨床醫(yī)療感染圖像，并提取影像特征與患者信息特征，將影像特征和患者信息特征相結(jié)合，形成綜合的特征集；

12、篩選特征集，將基于篩選后的特征構(gòu)建分類模型，并在分類模型引入共享權(quán)重矩陣，同時設(shè)計損失函數(shù)；

13、利用梯度下降策略優(yōu)化損失函數(shù)，并獲得最佳的分類模型參數(shù)；

14、基于最佳的分類模型參數(shù)構(gòu)建多層分類模型；

15、利用交叉驗證方法對多層分類模型進行評估，并在測試集驗證模型的預(yù)測準(zhǔn)確性；

16、將新的臨床醫(yī)療感染圖像輸入多層分類模型，預(yù)測患者的感染圖像部位。

17、可選地，影像分析模塊在對收集的臨床醫(yī)療影像圖像進行分析，基于分析結(jié)果標(biāo)記感染圖像區(qū)域時包括：

18、獲取從血液科收集患者的臨床醫(yī)療影像圖像，并將臨床醫(yī)療影像圖像輸入預(yù)先配置的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；

19、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的卷積層和池化層，提取與感染圖像區(qū)域關(guān)聯(lián)的綜合圖像特征；

20、基于綜合圖像特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出分割掩碼，并通過顏色編碼在臨床醫(yī)療影像圖像上直觀地顯示出感染圖像區(qū)域；

21、根據(jù)感染圖像區(qū)域的邊界框坐標(biāo)和類別標(biāo)簽，進行定位和分類，識別并標(biāo)記感染圖像區(qū)域。

22、可選地，篩選特征集，將基于篩選后的特征構(gòu)建分類模型，并在分類模型引入共享權(quán)重矩陣，同時設(shè)計損失函數(shù)包括：

23、預(yù)設(shè)目標(biāo)變量，并利用信息增益評估特征集中每個特征與目標(biāo)變量的關(guān)聯(lián)，篩選與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征子集；

24、利用篩選后的特征子集，構(gòu)建分類模型，并對分類模型的參數(shù)進行調(diào)整；

25、創(chuàng)建共享權(quán)重矩陣，并基于共享權(quán)重矩陣捕捉感染圖像部位的相互依賴關(guān)系：

26、將共享權(quán)重矩陣集成到分類模型中，并設(shè)計包含正則化項的損失函數(shù)。

27、可選地，預(yù)設(shè)目標(biāo)變量，并利用信息增益評估特征集中每個特征與目標(biāo)變量的關(guān)聯(lián)，篩選與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征子集包括：

28、預(yù)設(shè)感染圖像部位的目標(biāo)變量，并將特征集中所有特征轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式；

29、計算目標(biāo)變量的熵；

30、對于每個特征，計算在給定特征值的條件下目標(biāo)變量的熵；

31、將目標(biāo)變量的熵減去給定特征后目標(biāo)變量的條件熵，計算每個特征的信息增益；

32、選擇每個特征的信息增益高于預(yù)設(shè)閾值的特征，并將篩選后的特征組合成新的特征子集；

33、其中，計算目標(biāo)變量的熵的公式為：

34、；

35、式中，表示目標(biāo)變量 y取特定值的概率；

36、表示目標(biāo)變量 y的熵；

37、 y表示目標(biāo)變量。

38、可選地，利用梯度下降策略優(yōu)化損失函數(shù)，并獲得最佳的分類模型參數(shù)包括：

39、初始化分類模型的參數(shù)；

40、選定優(yōu)化器并設(shè)定學(xué)習(xí)率；

41、通過反向傳播算法計算當(dāng)前參數(shù)下?lián)p失函數(shù)的梯度；

42、根據(jù)計算的梯度和設(shè)定的學(xué)習(xí)率更新分類模型的參數(shù)，并朝向損失最小化的方向進行迭代；

43、重復(fù)執(zhí)行梯度計算和參數(shù)更新，直至分類模型的參數(shù)達到預(yù)定的迭代次數(shù)。

44、可選地，感染源識別模塊在將感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位相結(jié)合，并利用臨床醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜識別患者的感染源圖像時包括：

45、獲取感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位；

46、收集醫(yī)療領(lǐng)域的知識，構(gòu)建臨床醫(yī)療知識圖譜；

47、利用實體抽取與實體鏈接技術(shù)將感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位與知識圖譜中的相關(guān)實體相連；

48、基于感染圖像區(qū)域的影像特征、預(yù)測的感染圖像部位及知識圖譜中的信息構(gòu)建混合預(yù)測模型，引入注意力機制，識別患者的感染源圖像。

49、可選地，利用實體抽取與實體鏈接技術(shù)將感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位與知識圖譜中的相關(guān)實體相連包括：

50、利用自然語言處理工具，從醫(yī)療文檔和影像描述中提取醫(yī)療實體，其中，醫(yī)療實體包括感染類型、病變部位、癥狀表現(xiàn)；

51、將感染類型、病變部位、癥狀表現(xiàn)的名稱與醫(yī)療術(shù)語庫進行比對和匹配，基于匹配結(jié)果，將感染類型、病變部位、癥狀表現(xiàn)的名稱轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語庫中的規(guī)范形式；

52、利用圖嵌入技術(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)化后的醫(yī)療實體與構(gòu)建的臨床醫(yī)療知識圖譜中的相應(yīng)實體進行準(zhǔn)確鏈接，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

53、其中，所述利用圖嵌入技術(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)化后的醫(yī)療實體與構(gòu)建的臨床醫(yī)療知識圖譜中的相應(yīng)實體進行準(zhǔn)確鏈接，并建立實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系包括以下步驟：

54、在臨床醫(yī)療知識圖譜中根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的感染類型、病變部位、癥狀表現(xiàn)，更新或新增相應(yīng)的節(jié)點及其之間的邊；

55、根據(jù)感染類型、病變部位、癥狀表現(xiàn)的數(shù)據(jù)規(guī)模和稀疏性及實際分析需求，選擇圖嵌入模型；

56、利用當(dāng)前圖譜結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練所選圖嵌入模型，將臨床醫(yī)療知識圖譜中節(jié)點編碼為向量表示；

57、利用訓(xùn)練得到的節(jié)點向量，計算目標(biāo)醫(yī)療實體的向量與圖譜中現(xiàn)有節(jié)點向量之間的相似度；

58、根據(jù)向量相似度結(jié)果，識別并鏈接最相關(guān)的節(jié)點，確保標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療實體與知識圖譜中相應(yīng)的實體準(zhǔn)確匹配；

59、基于鏈接結(jié)果，更新或定義新的實體間關(guān)系，強化和明確臨床醫(yī)療知識圖譜中節(jié)點之間的相互作用和關(guān)聯(lián)性。

60、可選地，基于感染圖像區(qū)域的影像特征、預(yù)測的感染圖像部位及知識圖譜中的信息構(gòu)建混合預(yù)測模型，引入注意力機制，識別患者的感染源圖像包括：

61、整合并歸一化感染圖像區(qū)域的影像特征、預(yù)測的感染圖像部位以及知識圖譜中的信息；

62、通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的融合層技術(shù)，結(jié)合影像和語義特征創(chuàng)建綜合的混合預(yù)測模型；

63、設(shè)計并應(yīng)用多頭注意力機制，評估并優(yōu)化各特征在識別感染源中的重要性；

64、利用已標(biāo)記數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，通過交叉驗證技術(shù)進行模型參數(shù)的優(yōu)化；

65、在獨立驗證集上測試模型，并利用多項性能指標(biāo)進行全面評估。

66、可選地，風(fēng)險評估模塊在臨床環(huán)境中通過大數(shù)據(jù)分析法評估感染源圖像的感染風(fēng)險，并對感染風(fēng)險進行風(fēng)險等級劃分時包括：

67、確定衡量感染風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)；

68、利用統(tǒng)計法分析感染源，并基于關(guān)鍵指標(biāo)評估感染源在各條件下的感染風(fēng)險；

69、在感染風(fēng)險的各階段預(yù)設(shè)等級閾值，并基于預(yù)設(shè)等級閾值對感染風(fēng)險進行風(fēng)險等級劃分。

70、根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的血液科臨床感染源檢測方法，該血液科臨床感染源檢測方法包括：

71、s1、從血液科收集患者的臨床醫(yī)療影像圖像與臨床醫(yī)療感染圖像；

72、s2、對收集的臨床醫(yī)療影像圖像進行分析，并基于分析結(jié)果標(biāo)記感染圖像區(qū)域；

73、s3、基于臨床醫(yī)療感染圖像預(yù)測感染圖像部位；

74、s4、將感染圖像區(qū)域的影像特征與預(yù)測的感染圖像部位相結(jié)合，并利用臨床醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜識別患者的感染源圖像；

75、s5、在臨床環(huán)境中通過大數(shù)據(jù)分析法評估感染源圖像的感染風(fēng)險，并對感染風(fēng)險進行風(fēng)險等級劃分。

76、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：

77、1、本發(fā)明通過集成先進的影像分析、疾病識別、風(fēng)險評估及數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實現(xiàn)了對患者感染源的精準(zhǔn)定位與風(fēng)險等級劃分，大幅提高了臨床檢測的準(zhǔn)確性與效率，優(yōu)化了資源配置，加速了治療決策過程，為患者提供了更為個性化和及時的醫(yī)療介入，顯著提升了患者的治療效果與安全性。

78、2、本發(fā)明整合了臨床醫(yī)療感染圖像特征與患者信息的感染部位預(yù)測模塊，通過精細的數(shù)據(jù)處理和先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)（如xgboost和共享權(quán)重矩陣），有效地提升了識別和預(yù)測感染部位的準(zhǔn)確性；不僅能精確捕捉感染的具體位置和性質(zhì)，還通過信息增益和優(yōu)化的損失函數(shù)進一步精煉特征選擇和模型訓(xùn)練過程，最終實現(xiàn)高效的臨床決策支持，使用交叉驗證和多層分類技術(shù)，保證了模型的魯棒性和廣泛適用性，顯著提高了醫(yī)療檢測的速度和準(zhǔn)確性，為患者提供了更為精確和個性化的治療方案。

79、3、本發(fā)明通過高級的影像特征提取和知識圖譜的綜合應(yīng)用，有效地識別并預(yù)測感染源圖像，利用混合預(yù)測模型和注意力機制，精確地分析并識別出感染源，同時結(jié)合臨床醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛知識庫，增強了檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，此外，通過實體鏈接技術(shù)，將感染區(qū)域的影像特征與相關(guān)的臨床數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，使得模型不僅僅是單純的圖像識別，而是一個全面考慮臨床上下文的智能系統(tǒng)，大大提升了醫(yī)生對感染性疾病的理解和處理能力，優(yōu)化了治療策略，并提高了患者的治療效果。