一种基于临床医学、深度学习神经网络和影像组学判别肺部肿瘤浸润性的方法

本发明涉及肺部肿瘤浸润性判别技术领域，且公开了一种基于临床医学、深度学习神经网络和影像组学判别肺部肿瘤浸润性的方法。该方法通过数据采集模块采集患者的肺部肿瘤数据影像、患者的年龄数据、性别数据、症状信息以及体征信息，数据分析模块对患者的肺部肿瘤数据影像进行分析计算，得到肿瘤面积值、肿瘤形态值、肿瘤纹理值以及肿瘤密度值，深度学习模块设计深度学习神经网络模型，通过训练该模型来计算肿瘤浸润值，辅助诊断模块基于肿瘤浸润值的大小做出病情分析，输出模块将患者的病情分析报告以及患者的年龄数据、性别数据、症状信息以及体征信息传输至医生的工作电脑上，医生根据上述传输数值，并结合临床经验对患者做出病情诊断。