一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统及其方法

1.本发明涉及影像信息处理技术领域，尤其是涉及一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统及其方法。


背景技术：

2.癌性恶病质是恶性肿瘤患者常见且严重影响生活质量的并发症，其特点为骨骼肌组织进行性丢失，伴或不伴脂肪丢失，常导致患者活动能力下降，术后及长期预后不良。目前骨骼肌含量与功能的评估方法较为局限，临床上多以生物电阻抗分析法等进行人体组成测定，但检查方法复杂且耗时过长，不适用于临床常规检测。通过ct特定层面扫描成像有助于计算骨骼肌面积与骨骼肌指数，但受限于设备及辐射影响，不适用于患者在病程各个阶段多次检测分析骨骼肌含量。因此临床实践中急需一种简便易操作的影像学设备，能够对肿瘤患者反复多次进行骨骼肌结构与功能评估，帮助临床医师及时监控患者营养状态与疾病进展情况，以精准发现存在癌性恶病质及其风险的患者并尽早开展相应个体化治疗，使患者最大程度保留骨骼肌以耐受后续抗肿瘤治疗并提高生活质量。
3.目前，超声设备目前已广泛应用于临床疾病的诊疗工作，与ct及其他影像学设备相比存在以下优势：
①
操作简便，经简单培训后临床医师可在日常诊疗工作中开展检查；
②
仪器便携，床旁超声机有助于活动不便及年老患者在家或就近进行检查；
③
无辐射，可在短时间内反复多次进行，有利于癌性恶病质的动态监测；4.成本低，患者单次检查费用接受程度高，依从性好。因此通过超声设备开展肿瘤患者骨骼肌结构及功能的评估临床可行性高，对癌性恶病质的早期诊断与风险评估有极大的发展潜力。此外，骨骼肌的超声检查技术已应用于临床疾病的诊断与治疗，近年来高分辨率宽频带高频超声探头的研发则使骨骼肌系统及其周围组织的评估在临床应用得到进一步推广。普通超声便于观察浅表肌肉组织及纤维结缔组织的走向，通过观察肌肉深浅筋膜间的距离可得到相应骨骼肌的厚度并进一步评估骨骼肌面积与含量。回声强度的强弱则提示肌肉组织内脂肪浸润的程度，更好反映骨骼肌内微结构的改变。普通超声还可观察肌束长度，间接评估患者的肌力及肌肉收缩运动功能，反映骨骼肌功能。随着弹性超声成像的发展，超声技术已可通过骨骼肌在外力作用下形变的程度反映骨骼肌的受累情况，进一步对患者病变程度进行评估，而超声还可反映肌肉局部的血流灌注情况，通过评估骨骼肌微循环及新生血管对患者疾病受累情况及预后进行相应评估。
4.尽管骨骼肌的超声评估技术在临床有尝试应用，但多运用于骨骼肌原发疾病如肌肉肿瘤及运动损伤的相关诊断与评估，而癌性恶病质的骨骼肌组织改变缺乏超声相关检查数据，目前临床上并无骨骼肌评估的专用探头，超声检查的结果准确性受检查医师的经验影响，缺乏客观评估，因此较难运用于癌性恶病质的筛查、预警以及进展评估。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于超声的癌
性恶病质风险智能化预警系统及其方法，通过设计自动化骨骼肌超声探头设备，结合风险预测模型的构建，能够高效准确地进行癌性恶病质预警。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，包括骨骼肌超声探头设备，所述骨骼肌超声探头设备连接至计算机，所述计算机连接有显示屏，所述骨骼肌超声探头设备固定于用户下肢，用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机；
7.所述计算机根据用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，结合构建的癌性恶病质风险预测模型，输出得到相应的风险预测结果，并将该风险预测结果传输至显示屏进行展示。
8.进一步地，所述骨骼肌超声探头设备包括弧形套筒，所述弧形套筒内设置有超声探头以及脉冲加压装置，所述弧形套筒套设固定于用户下肢，所述超声探头用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，所述脉冲加压装置用于施加设定压力使骨骼肌清晰显像、提升数据采集准确性。
9.进一步地，所述计算机内设置有预测模块和存储模块，所述存储模块用于实时接收存储采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据；
10.所述预测模块根据骨骼肌结构静态指标、动态指标数据以及对应的临床数据，用于构建癌性恶病质风险预测模型。
11.进一步地，所述预测模块与电子病历系统相连接，以获取用户临床数据。
12.一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，包括以下步骤：
13.s1、将骨骼肌超声探头设备固定于用户下肢，之后采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机；
14.s2、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并结合用户临床数据，构建得到癌性恶病质风险预测模型；
15.s3、将当前采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标输入癌性恶病质风险预测模型，输出得到对应的风险预测结果，并将风险预测结果输出给显示屏进行展示。
16.进一步地，所述步骤s1中采集的骨骼肌结构静态指标数据包括骨骼肌的厚度、面积、肌束长度、脂肪浸润及弹性系数。
17.进一步地，所述步骤s1中采集的骨骼肌结构动态指标数据包括骨骼肌的血运状态、收缩时测量肌纤维夹角和肌肉束长度。
18.进一步地，所述步骤s1具体包括以下步骤：
19.s11、将弧形套筒固定于患者下肢，自动定位跟腱与腓肠肌连接处并施加压力至骨骼肌清晰显像，固定超声探头下级为中心点向左右各旋转45度以获取骨骼肌面积、厚度、肌束长度、肌翼夹角、组织水肿情况及血运状态；
20.s12、通过脉冲加压装置施加设定压力，通过弹性成像原理获得被测骨骼肌的弹性系数。
21.进一步地，所述步骤s2具体包括以下步骤：
22.s21、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并进行存储；
23.s22、从电子病历系统获取相应的用户临床数据，结合采集的该用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型。
24.进一步地，所述步骤s22具体是根据当前国际恶病质标准，通过对用户临床数据以及相应骨骼肌结构静态指标、动态指标数据进行数据分析处理，由此基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型。
25.与现有技术相比，本发明通过将骨骼肌超声探头设备连接至计算机，将骨骼肌超声探头设备固定于用户下肢，利用骨骼肌超声探头设备采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机；利用计算机根据用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，结合构建的癌性恶病质风险预测模型，输出得到相应的风险预测结果，并将该风险预测结果传输至显示屏进行展示。由此实现一种癌性恶病质风险预测及预警的方案，能够高效、准确地得到风险预测结果，方便用户以及临床工作者及时获知可能存在的风险，从而及早进行干预处理。
26.本发明在骨骼肌超声探头设备中，利用弧形套筒固定于患者下肢，自动定位跟腱与腓肠肌连接处并施加压力至骨骼肌清晰显像，通过固定超声探头下级为中心点向左右各旋转45度以获取骨骼肌面积、厚度、肌束长度、肌翼夹角、组织水肿情况及血运状态，同时该弧形套筒内设有脉冲加压装置，能够通过弹性成像原理获得被测骨骼肌的弹性系数，由此能够充分保证准确地采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据。
27.本发明在构建癌性恶病质风险预测模型时，将用户的骨骼肌结构静态指标、动态指标数据与相应的用户临床数据相结合，在基于深度学习的方式构建预测模型，能够充分保证预测模型的可靠性，使得后续应用时只需直接将当前采集的骨骼肌结构静态指标、动态指标数据输入预测模型，即可准确得到相应的风险预测结果。
附图说明
28.图1为本发明的系统结构示意图；
29.图2为实施例中骨骼肌超声探头设备的使用模拟示意图；
30.图3为本发明的方法流程示意图；
31.图中标记说明：1、骨骼肌超声探头设备，2、计算机，3、显示屏，201、预测模块，202、存储模块。
具体实施方式
32.下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
33.实施例
34.一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警系统，包括骨骼肌超声探头设备1，骨骼肌超声探头设备1连接至计算机2，计算机2连接有显示屏3，其中，骨骼肌超声探头设备1固定于用户下肢，用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机2；
35.计算机2根据用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，结合构建的癌性恶病质风险预测模型，输出得到相应的风险预测结果，并将该风险预测结果传输至显示屏3进行展示。本实施例中，计算机2内设置有预测模块201和存储模块202，存储模块202用于实时接收存储采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据；
36.预测模块201根据骨骼肌结构静态指标、动态指标数据以及对应的临床数据，用于
构建癌性恶病质风险预测模型。在实际应用中，可将预测模块201与现有的电子病历系统相连接，以获取用户临床数据。
37.如图2所示，骨骼肌超声探头设备1包括弧形套筒，弧形套筒内设置有超声探头以及脉冲加压装置，弧形套筒套设固定于用户下肢，超声探头用于采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，脉冲加压装置用于施加设定压力使骨骼肌清晰显像、提升数据采集准确性。
38.将上述系统应用于实际，以实现一种基于超声的癌性恶病质风险智能化预警方法，如图3所示，包括以下步骤：
39.s1、将骨骼肌超声探头设备固定于用户下肢，之后采集用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并传输至计算机，其中，骨骼肌结构静态指标数据包括骨骼肌的厚度、面积、肌束长度、脂肪浸润及弹性系数，骨骼肌结构动态指标数据包括骨骼肌的血运状态、收缩时测量肌纤维夹角和肌肉束长度；
40.具体的，首先将弧形套筒固定于患者下肢，自动定位跟腱与腓肠肌连接处并施加压力至骨骼肌清晰显像，固定超声探头下级为中心点向左右各旋转45度以获取骨骼肌面积、厚度、肌束长度、肌翼夹角、组织水肿情况及血运状态；
41.同时通过脉冲加压装置施加设定压力，通过弹性成像原理获得被测骨骼肌的弹性系数；
42.s2、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并结合用户临床数据，构建得到癌性恶病质风险预测模型，具体的：
43.s21、计算机接收采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，并进行存储；
44.s22、从电子病历系统获取相应的用户临床数据，结合采集的该用户的骨骼肌结构静态指标和动态指标数据，基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型；
45.本实施例根据当前国际恶病质标准，通过对用户临床数据以及相应骨骼肌结构静态指标、动态指标数据进行数据分析处理，由此基于深度学习的方式构建得到癌性恶病质风险预测模型；
46.s3、将当前采集的骨骼肌结构静态指标和动态指标输入癌性恶病质风险预测模型，输出得到对应的风险预测结果，并将风险预测结果输出给显示屏进行展示。
47.综上可知，本技术方案主要包括以下两部分内容：
48.①
自动化骨骼肌超声探头设备：这是一种专用于肿瘤患者骨骼肌功能与结构评估的自动化专用超声探头，通过专用弧形套筒固定于患者下肢，自动定位跟腱与腓肠肌连接处并施加压力至骨骼肌清晰显像，固定探头下级为中心点向左右各旋转45度以获取骨骼肌面积、厚度、肌束长度、肌翼夹角、组织水肿情况及血运状态。同时该骨骼肌评估专用探头的套筒内备有脉冲加压装置，通过弹性成像原理获得被测骨骼肌的弹性系数。
49.②
癌性恶病质风险预测模型：基于上述自动化骨骼肌评估专用超声探头，骨骼肌结构的静态指标如厚度、面积、肌束长度、脂肪浸润及弹性系数以及动态指标如血运状态、收缩时测量肌纤维夹角和肌肉束长度将自动收集于内置储存装置。计算机人工智能将上述信息载入电子病历系统，按国际恶病质标准对患者临床数据和骨骼肌超声数据进行分析，建立癌性恶病质风险预测模型。
③
通过人工智能运算，在完成骨骼肌超声检查后直接将结果指标导入风险预测模型并获得结果，若评定为存在癌性恶病质及其风险，则直接在显示
屏中发出预警，提示临床工作者提早干预。
50.采用本技术方案，能够方便、高效、准确地获知用户癌性恶病质风险预测结果，能够适用于临床使用，对恶性恶病质早期防治极具指导价值。