一种试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助

本发明属于临床医学，特别是涉及一种试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统。背景技术：1、鼻腔鼻窦疾病是临床上最常见的头颈部疾病之一，大多数病变是炎症性的，其中肿瘤约占所有头颈部肿瘤的3％。鼻腔鼻窦恶性肿瘤可以分为上皮性和非上皮性两类。鼻腔鼻窦淋巴瘤(sinonasal lymphoma，sl)是最常见的非上皮亚型，是造血系统的一组异质性恶性肿瘤，其特征是成熟淋巴细胞或其前体细胞的异常增殖，通常被分为霍奇金淋巴瘤(hodgkin’slymphoma，hl)和非霍奇金淋巴瘤(non-hodgkin’s lymphoma，nhl)。鼻腔鼻窦癌(sinonasal carcinoma，sc)是鼻腔鼻窦最常见的原发性恶性肿瘤，以鳞状细胞癌(squamous cell carcinoma，scc)最为常见，其他类型还包括腺癌、囊腺癌等，是鼻腔鼻窦恶性肿瘤最常见的上皮亚型，根据组织学分为角化性和非角化性。sc大约50％发生在鼻腔，50％发生在副鼻窦，主要是上颌窦区域。然而，这个区域的sl不容易与sc区分2、针对鼻腔鼻窦淋巴瘤(sl)的诊断，一方面，由于治疗方式等不同，需要区分鼻腔鼻窦淋巴瘤(sl)和鼻腔鼻窦癌(sc)，采用单一方式进行诊断，如试剂盒或者临床数据诊断，由于操作的人为因素、诊断的单一性等等问题，通常会导致诊断结果不理想的情况，因此，基于此，申请人提出一种试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统。技术实现思路1、本发明的目的在于提供一种试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，通过构建诊断辅助系统，根据输入的生物标志物、影像学和临床数据，进行自动化诊断和病情评估分析。2、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：3、一种试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，通过基于历史数据构建联合诊断模型，基于机器学习算法对联合诊断模型进行训练，构建包括试剂盒诊断、影像学诊断和临床数据诊断为输入的联合诊断模型；4、具体的，所述诊断辅助系统包括：5、数据输入模块：用于输入鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断的影响因素，包括但不限于试剂盒诊断数据、影像学诊断数据和临床诊断数据；6、数据预处理模块：用于对数据输入模块输入的结构化和非结构化的数据进行预处理；7、特征提取模块：用于从预处理后的数据中提取出对诊断有用的特征；8、诊断分析模型模块：作为系统的核心，用于根据提取的特征进行自动化的诊断；采用机器学习构建联合诊断模型；9、结果输出模块：用于将诊断结果以适当的方式展示给医生或患者；10、干预与验证模块：基于小样本架构，用于对系统进行持续的优化和验证。11、进一步的，数据输入模块输入包括试剂盒诊断数据、影像学诊断数据和临床诊断数据；12、其中，试剂盒诊断数据包括但不限于免疫组化试剂盒、基因表达试剂盒和血清生物标志物试剂盒；13、其中，影像学诊断数据包括但不限于ct、mri和pet等影像学检查，获取关于肿瘤的位置、大小、范围以及与邻近结构的关系的信息；14、其中，临床诊断数据包括但不限于患者的症状、体征和病史信息。15、进一步的，数据预处理模块主要针对输入的数据进行清洗、格式转换和标准化处理；包括但不限于对于医学影像数据，可能需要进行图像增强、分割和特征提取操作；对于临床文本数据，需要进行自然语言处理和文本挖掘操作。16、进一步的，特征提取模块的特征提取，包括但不限于：从试剂盒诊断结果中提取生物标志物的表达水平，从医学影像中提取肿瘤的大小、位置和形态特征，从临床因素诊断信息中提取患者的年龄、性别、病史特征。17、进一步的，诊断分析模型模块的构建：18、首先，通过小样本数据或历史数据，进行特征提取和标注操作，将与鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断的相关因素标注或分析，相关因素包括但不限于上述的试剂盒诊断数据、影像学诊断数据和临床诊断数据；19、其次，获取上述小样本数据或历史数据的最终诊断结果，即通过对特征提取和标注，再结合小样本数据或历史数据的诊断结果，通过机器学习分析各个相关因素、提取特征与结果的关联性；最终得到联合诊断模型。20、其中，诊断诊断分析模型首先收集鼻腔鼻窦淋巴瘤相关的历史诊断数据，如数据库内数据、国内外诊断病例数据等等，通过预处理将数据构建为训练集、验证集和测试集，将训练集对应诊断结果输入到深度学习网络模型中，采用决策书模型进行训练，诊断过程中，使用决策树模型根据患者的症状、体征、影像学和试剂盒诊断结果等信息进行分类和预测；通过训练的模型作为初始模型，之后通过验证集和测试集进行训练和验证；21、具体的，模型构建包括：22、数据准备：收集和整理患者的相关信息，如症状、体征、影像学和实验室检查结果等，对这些数据进行预处理和特征提取，以便用于模型构建。23、构建决策树：使用c4.5或cart算法，根据训练数据集的特征进行决策树的构建。在每个节点处，算法会选择一个最佳特征进行分割，以最大程度地减少不纯度和提高分类性能。24、剪枝决策树：为了防止过拟合和欠拟合问题，可以对决策树进行剪枝。剪枝可以通过设置最大深度、最小样本分裂数、最小叶子节点样本数等参数来实现。25、评估模型性能：使用测试数据集对剪枝后的决策树模型进行评估，可以采用常见的分类性能指标，如准确率、精确率、召回率等。26、优化模型：根据评估结果，对决策树模型进行优化，包括调整算法参数、增加或减少特征等。27、应用模型：将优化后的决策树模型应用于实际诊断中，根据患者的信息进行分类和预测。28、进一步的，所述联合诊断模型存储于诊断分析模型模块，通过输入的特征信息进行自动化的诊断；根据输入的数据给出淋巴瘤的诊断结果；29、其中，输入的特征信息对结果的影响由小样本数据或历史数据通过机器学习分析各个因素。30、进一步的，干预与验证模块为系统的自检模式，再诊断结果显示后，随着进一步的检查确诊，会将输入的结果通过人工干预的方式进行干预与验证，同时，每次输入的结果和诊断的结果将会作为小样本加入联合诊断模型进行训练。31、本发明的另一目的在于，公开一种基于试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统的分析方法，所述分析方法包括：32、s1：基于上述诊断辅助系统构建诊断辅助体系，构建的诊断辅助体系需要根据实际需求进行分筛；33、其中，构建的诊断辅助体系，是以试剂盒诊断数据、影像学诊断数据、临床诊断数据作为基础训练出的诊断辅助模型，模型融合了试剂盒诊断数据、影像学诊断数据、临床诊断数据为基础的鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断结论，将多因素联合；34、构建的诊断辅助体系，根据训练的结果，将诊断数据的录入做先后排序，同时按照多因素融合后的多因素数据诊断权重进行划分；35、s2：将诊断信息依次录入构建的诊断辅助体系；36、其中，信息录入的顺序优先为临床诊断数据，若临床诊断数据完全吻合或与历史数据匹配则直接进入选择影像学诊断数据或试剂盒诊断数据其中之一进行验证；37、若临床诊断数据匹配与历史数据并不吻合，则优先根据设定选择影像学诊断数据或试剂盒诊断数据录入，实现多因素联合诊断；设定的优先级参照诊断的准确性、医疗资源、患者实际情况选择；38、其中，每次的诊断和录入信息后，得出的诊断结果，再最终人工确认后，均作为训练样本导入诊断辅助体系进行训练；39、s3：将试剂盒诊断数据、影像学诊断数据、临床诊断数据输入诊断辅助体系或根据在前分析做下一步诊断建议；40、进一步的，s2中：41、临床诊断数据的录入需要包括患者的症状、体征和病史信息，录入后匹配数据库内历史数据，若与数据库内的确诊病例的历史数据高度同源，则引用同源的历史数据做参照，得出下一步需要录入的特征信息；42、如当患者出现鼻塞为主的症状，则下一步录影像学诊断数据，影像学上病灶位于鼻腔、体积较小、强化不均匀、周围骨质毛糙呈轻微骨质破坏，应考虑为nktcl；若患者出现突眼、溢泪等症状，影像学上病灶位于鼻窦、体积大、强化均匀、周围骨质虫蚀样或溶骨样破坏，应怀疑为dlbcl，实现了多因素诊断；43、同时进一步根据实际情况，引入包括spd-l1检测、pax5检测、gins1检测作为验证。44、进一步的，构建的诊断辅助体系，在每次样本进行诊断后，将其录入大模型的辅助体系作为修正和历史数据。45、本发明具有以下有益效果：46、本发明的试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，是通过小样本数据和历史数据，基于机器学习算法对小样本数据和历史数据的特征部分和结果部分进行相关性训练分析，构建包括但不限于以试剂盒诊断、影像学诊断和临床数据诊断为输入的联合诊断模型；47、本发明的试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，通过构建的联合诊断模型，通过输入与之相关的数据信息，通过诊断分析模型模块进行分析进而输出结果，实现鼻腔鼻窦淋巴瘤的综合性诊断；48、本发明的试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，每次诊断的样本可以加入联合诊断模型训练完善系统；49、本发明的试剂盒联合多因素鼻腔鼻窦淋巴瘤诊断辅助系统，可以多因素的分析进而获得鼻腔鼻窦淋巴瘤综合诊断结果，其考虑的因素全面，诊断误差低。50、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。