本发明涉及医疗，具体为一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统。
背景技术：
1、在当前医疗领域，肿瘤的诊断与治疗仍是一个复杂且挑战性的课题。肿瘤，作为一种细胞增生与分化异常的新生物，其发展受到多种因素的影响，包括遗传因素、环境因素及生活方式等。肿瘤分为良性和恶性两种类型，其中恶性肿瘤，即癌症，具备侵袭性和转移性，对患者健康构成严重威胁。
2、传统的医学成像技术，如x射线、ct、mri等，在肿瘤诊断中发挥着重要作用，但它们在图像精确处理方面存在一些局限性。这些技术往往难以精确区分肿瘤组织与正常组织，无法全面评估肿瘤的侵袭性和转移性，这可能导致诊断错误或治疗不当，严重影响患者的治疗效果和预后。
3、为了克服这些技术限制并提高肿瘤诊断的准确性和效率，机器学习尤其是深度学习的应用在基于图像的肿瘤表型分析系统中发挥着越来越重要的作用。深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)，能够自动从医学影像中学习并提取有用的特征，这些特征对于区分正常组织和肿瘤组织至关重要。通过学习大量的医学影像数据，深度学习模型可以自动识别出肿瘤的特征模式，并据此判断其性质，如区分良性肿瘤和恶性肿瘤，以及进一步分类实体瘤和非实体瘤。
4、此外，机器学习技术还可以用于填补数据荒的问题。在肿瘤数据的收集过程中，可能会遇到样本数量不足或数据不完整的情况。合成数据的方法，可以通过算法和数学模型创建出模仿真实数据中的统计属性、模式和关系的新数据，从而增加训练数据的多样性和数量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，具备自动识别出肿瘤的特征模式的优点，解决了难以精确区分肿瘤组织与正常组织的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，系统包括数据收集模块、数据计算模块、数据分析模块与数据管理模块；
5、所述数据收集模块包括医学图像单元、机器人单元、深度学习单元和数据合成单元；
6、所述医学图像单元通过医学成像技术获取医学图像数据，并通过互联网与机器人单元连接，所述机器人单元通过网络传感器获取机器人核心识别区域，并通过互联网与深度学习单元连接，所述深度学习单元通过互联网传感器获取深度学习数据，并通过互联网与数据合成单元连接，所述数据合成单元对医学图像数据、机器人核心识别区域、深度学习数据进行数据与区域图形处理，并进行编号，通过互联网与数据计算模块连接，所述数据收集模块通过网络传感器与数据计算模块连接；
7、所述数据计算模块包括医学图像处理单元、机器人处理单元、深度处理单元和数据处理单元，所述医学图像处理单元根据医学图像数据计算肿瘤区域rgd，所述机器人处理单元根据机器人核心识别区域计算良性肿瘤区域gzl与恶性肿瘤区域dzl，所述深度处理单元根据肿瘤区域rgd、良性肿瘤区域gzl、恶性肿瘤区域dzl计算与深度学习数据计算恶性肿瘤指数dd、良性肿瘤指数dg，所述数据计算模块通过互联网与数据分析模块连接。
8、优选的，所述数据合成单元对医学图像数据进行数据处理，将医学图像数据进行数据集统计并分类，所述医学图像数据包括x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集、单光子发射计算机断层扫描数据集、x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集，所述x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集和单光子发射计算机断层扫描数据集编号为k1、k2、k3、k4、k5、k6，所述x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集编号为kd1、kd2、kd3、kd4、kd5、kd6。
9、优选的，所述医学图像处理单元根据医学图像数据计算肿瘤区域rgd，其计算公式为：
10、
11、公式中，rgd表示肿瘤区域，k1∩kd1表示x射线成像数据集成的肿瘤区域，表示x射线数据集成的肿瘤区域、计算机断层扫描数据集成的肿瘤区域、磁共振成像数据集成的肿瘤区域、超声成像数据集成的肿瘤区域、正电子发射断层扫描数据集成的肿瘤区域与单光子发射计算机断层扫描数据集成的肿瘤区域。
12、优选的，所述数据合成单元对机器人核心识别区域进行区域处理，将机器人核心识别区域进行区域综合化统计，并进行分类，所述机器人核心识别区域包括密集不规则区域与稀散成型区域，所述密集不规则区域与稀散成型区域编号为z1和z2。
13、优选的，所述机器人处理单元根据机器人核心识别区域计算良性肿瘤区域gzl与恶性肿瘤区域dzl，其计算公式为：
14、gzl＝rgd∩z2
15、dzl＝rgd_z1
16、公式中，gzl表示良性肿瘤区域，dzl表示恶性肿瘤区域，z1表示密集不规则区域，z2表示稀散成型区域。
17、优选的，所述数据合成单元对深度学习数据进行处理，将深度学习数据进行数据编号，所述深度学习数据编号为v。
18、优选的，所述深度处理单元根据肿瘤区域rgd、良性肿瘤区域gzl、恶性肿瘤区域dzl计算与深度学习数据集计算恶性肿瘤指数dd、良性肿瘤指数dg，其计算公式为：
19、
20、公式中，dd表示恶性肿瘤指数，dg表示良性肿瘤指数，∑dzl表示恶性肿瘤区域数据和，∑gzl表示良性肿瘤区域数据和，∑rgd表示肿瘤区域数据和，v表示深度学习数据。
21、优选的，所述数据分析模块根据肿瘤区域rgd、良性肿瘤区域gzl、恶性肿瘤区域dzl，以排除肿瘤误区。
22、优选的，所述数据分析模块根据恶性肿瘤指数dd、良性肿瘤指数dg的大小判断医学成像技术的成熟度，所述数据分析模块通过互联网与数据管理模块连接。
23、优选的，所述数据管理模块用于制定方案，并合理设定医学检测仪器的维护时间。
24、与现有技术相比，本发明提供了一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，具备以下有益效果：
25、1、本发明通过机器人处理单元在计算良性肿瘤区域与恶性肿瘤区域时，会综合考量密集不规则区域和稀散成型区域的数据，以确保计算的准确性和全面性，这些数据集的综合分析，不仅能够提供更全面的肿瘤信息，还能够帮助医生从多个角度评估肿瘤的性质，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
1.一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于，系统包括数据收集模块、数据计算模块、数据分析模块与数据管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对医学图像数据进行数据处理，将医学图像数据进行数据集统计并分类，所述医学图像数据包括x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集、单光子发射计算机断层扫描数据集、x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集，所述x射线成像数据集、计算机断层扫描数据集、磁共振成像数据集、超声成像数据集、正电子发射断层扫描数据集和单光子发射计算机断层扫描数据集编号为k1、k2、k3、k4、k5、k6，所述x射线成像正常数据集、计算机断层扫描正常数据集、磁共振成像正常数据集、超声成像正常数据集、正电子发射断层扫描正常数据集与单光子发射计算机断层扫描正常数据集编号为kd1、kd2、kd3、kd4、kd5、kd6。
3.根据权利要求2所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述医学图像处理单元根据医学图像数据计算肿瘤区域rgd，其计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对机器人核心识别区域进行区域处理，将机器人核心识别区域进行区域综合化统计，并进行分类，所述机器人核心识别区域包括密集不规则区域与稀散成型区域，所述密集不规则区域与稀散成型区域编号为z1和z2。
5.根据权利要求4所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述机器人处理单元根据机器人核心识别区域计算良性肿瘤区域gzl与恶性肿瘤区域dzl，其计算公式为：
6.根据权利要求1所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据合成单元对深度学习数据进行处理，将深度学习数据进行数据编号，所述深度学习数据编号为v。
7.根据权利要求6所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述深度处理单元根据肿瘤区域rgd、良性肿瘤区域gzl、恶性肿瘤区域dzl计算与深度学习数据集计算恶性肿瘤指数dd、良性肿瘤指数dg，其计算公式为：
8.根据权利要求7所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据分析模块根据肿瘤区域rgd、良性肿瘤区域gzl、恶性肿瘤区域dzl，以排除肿瘤误区。
9.根据权利要求8所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据分析模块根据恶性肿瘤指数dd、良性肿瘤指数dg的大小判断医学成像技术的成熟度，所述数据分析模块通过互联网与数据管理模块连接。
10.根据权利要求9所述的一种根据合成数据利用机器学习的基于图像的肿瘤表型分析系统，其特征在于：所述数据管理模块用于制定方案，并合理设定医学检测仪器的维护时间。
