一种基于个体特征分析的自动定位注射系统

本技术涉及医疗设备，更具体地，涉及一种基于个体特征分析的自动定位注射系统。背景技术：1、通过对患者的ct、mri等医学影像进行分析，人工智能可以帮助自动识别和标记肿瘤和正常组织结构。这有助于局部化疗计划师更准确地勾画出治疗区域和避免误识别，从而提高治疗的注射精确性。2、剂量优化是另一个关键的技术，人工智能通过学习和分析大量患者的局部化疗计划和剂量分布数据，可以提供自动优化的剂量分布方案。它可以帮助局部化疗医师生成更加个体化的治疗计划，最大程度地减少剂量对正常组织的损伤，同时保证肿瘤的控制效果。3、现有技术中，因为肿瘤疾病情况复杂，导致局部化疗适应性较低而导致不能满足病患辅助情况。4、鉴于此，基于肿瘤疾病的复杂情况如何有效的分析肿瘤疾病提高局部化疗适应性，是目前有待解决的技术问题。技术实现思路1、本发明提供一种基于个体特征分析的自动定位注射系统，用以解决现有技术中，因为肿瘤疾病情况复杂，局部化疗适应性较低的技术问题。2、本发明提出一种基于个体特征分析的自动定位注射系统，包括：3、信息收集及检查模块，用于收集患者肿瘤位置及历史局部化疗记录，还用于对患者的肿瘤位置进行扫描生成三维人体数据，检测患者的肿瘤信息；4、数据分析模块，根据患者肿瘤位置及肿瘤信息确定治疗靶区和治疗模式，根据治疗靶区及肿瘤信息使用评估工具量化治疗过程计算理论结果，根据理论结果确定靶点参数，根据患者的历史局部化疗记录优化靶点参数；5、评估模块，根据优化后的靶点参数进行仿真计算得到评估结果，输出评估结果及过程数据生成评估报告，所述评估报告用于医护人员核签确认。6、优选的，所述数据分析模块，还用于：7、预设计划目标，根据预设计划目标使用评估工具量化治疗过程计算理论结果，对进行仿真计算得到评估结果，包括：8、根据最优治疗效果产生预设计划目标，将所述预设计划目标配准到所述三维人体数据中，使用monte carlo模拟定义局部化疗注射的类型、剂量和位置计算靶点参数。9、优选的，所述数据分析模块，还用于：10、根据历史局部化疗记录确定当前局部化疗程度和当前患者损失程度；11、分别计算患者肿瘤信息、历史局部化疗记录与治疗信息的相关度，将相关度超过相关度阈值的数据提取出来，作为第二特征数据；12、分别根据第二特征数据中的患者肿瘤大小、肿瘤位置、肿瘤形状和肿瘤类型变化程度的大小赋予不同权重，并根据第二特征数据判断病情的治疗进展，根据病情进展修正靶点参数。13、优选的，所述数据分析模块，还用于：14、根据第二特征数据判断病情的治疗进展，根据病情进展修正靶点参数，包括：15、预设第i肿瘤的第二特征数据为t i，其中i＝1，2，3，4...，i；16、预设第i肿瘤的靶点参数中剂量分布为ki，其中i＝1，2，3，4...，i；17、预设有治疗进展矩阵l和剂量分布修正系数矩阵e，对于所述治疗进展矩阵l，设定l(l1,l2,l3,l4),其中，l1为第一治疗进展、l2为第二治疗进展、l3为第三治疗进展、l4为第四治疗进展；对于剂量分布修正系数矩阵e，设定e(e1,e2,e3,e4),其中，e1为第一剂量分布修正系数，e2为第二剂量分布修正系数，e3第三剂量分布修正系数；e4为第四剂量分布修正系数,其中1＜e1＜e2＜e3＜e4＜1.1；18、根据第二特征数据为t i与治疗进展矩阵l的关系选取剂量分布修正系数e对剂量分布ki进行修正，包括：19、当l1≤t i＜l2时，选取所述第一剂量分布修正系数e1对剂量分布ki进行修正，修正后的剂量分布为t i*e1；20、当l2≤t i＜l3时，选取所述第二剂量分布修正系数e2对剂量分布ki进行修正，修正后的剂量分布为t i*e2；21、当l3≤t i＜l4时，选取所述第三剂量分布修正系数e3对剂量分布ki进行修正，修正后的剂量分布为t i*e3；22、当l4≤t i时，选取所述第四剂量分布修正系数e4对剂量分布ki进行修正，修正后的剂量分布为t i*e4。23、优选的，所述数据分析模块，还用于：24、根据肿瘤位置信息分辨该肿瘤是否属于敏感组织以及肿瘤位置与危险器官的距离；25、根据肿瘤信息勾画第一治疗靶区，根据该肿瘤位置与危险器官的距离修正第一治疗靶区，勾画第二治疗靶区；26、将所述第二治疗靶区配准到所述三维人体数据中，根据配准信息生成靶点参数。27、优选的，所述数据分析模块，还用于：28、根据患者肿瘤信息筛选出第一特征数据；29、根据第一特征数据和所述第二治疗靶区的确定治疗模式，包括；30、根据第一特征数据分析该肿瘤的第二治疗靶区是否属于位于敏感组织及其与敏感组织的距离，31、当该肿瘤的第二治疗靶区位于敏感组织时，独立选用直接注射作为治疗模式；32、当该肿瘤的第二治疗靶区位于不属于敏感组织时，独立选用穿刺注射作为治疗模式，33、当该肿瘤的第二治疗靶区位置不属于敏感组织根据其与敏感组织的距离判断其具有向敏感组织的转移倾向时，选用导管插入方式作为治疗模式。34、优选的，所述数据分析模块，还用于：35、获取肿瘤信息中的肿瘤类型信息i和肿瘤第一边界p；36、根据肿瘤信息勾画第一治疗靶区包括：37、设置有肿瘤类型矩阵y和扩散评估矩阵u，对于所述肿瘤类型矩阵y，设定y(y1,y2,y3,y4),其中，y1为第一肿瘤类型、y2为第二肿瘤类型、y3为第三肿瘤类型、y4为第四肿瘤类型；对于扩散评估矩阵u，设定u(u1,u2,u3,u4),其中，u1为第一扩散评估，u2为第二扩散评估，u3第三扩散评估；u4为第四扩散评估,其中1＜u1＜u2＜u3＜u4＜1.5；38、根据肿瘤类型信息i与肿瘤类型矩阵y的关系选取扩散评估矩阵u肿瘤第一边界p进行修正，包括：39、当i∈y1时，选取所述第一扩散评估u1对肿瘤第一边界p进行修正，勾画出的第一治疗靶区为p*u1；40、当i∈y2时，选取所述第二扩散评估u2对肿瘤第一边界p进行修正，勾画出的第一治疗靶区为p*u2；41、当i∈y3时，选取所述第三扩散评估u3对肿瘤第一边界p进行修正，勾画出的第一治疗靶区为p*u3；42、当i∈y4时，选取所述第四扩散评估u4对肿瘤第一边界p进行修正，勾画出的第一治疗靶区为p*u4。43、优选的，所述数据分析模块，还用于：44、根据第二治疗靶区得出该肿瘤的预设剂量限制；45、将分析历史局部化疗记录配准到所述三维人体数据，进行重叠分析，46、根据重叠分析筛选出历史特征数据；47、根据历史特征数据修正该肿瘤的预设剂量限制。48、优选的，所述评估模块，用于：49、根据优化后的靶点参数进行仿真计算得到评估结果，包括：50、将所述优化后的靶点参数配准到所述三维人体数据中，使用monte carlo模拟定义局部化疗注射的类型、剂量得出评估结果，预设评估结果与理论结果的实施阈值，系预设有修正系数，当评估结果达不到实施阈值时反复根据修正系数对优化后的靶点参数进行修正，所述修正系数根据梯度指标及患者的预设剂量设置。51、本发明提供的一种基于个体特征分析的自动定位注射系统，与现有技术相比，其有益效果在于：52、全面的肿瘤信息收集：通过信息收集及检查模块，系统能够收集患者的肿瘤位置及历史局部化疗记录。这有助于医护人员了解患者的病情和治疗历史，为制定个性化的治疗计划提供更全面的肿瘤信息。53、个性化治疗计划制定：数据分析模块根据患者的肿瘤位置及肿瘤信息确定治疗靶区和治疗模式。这使得医护人员能够制定个性化的治疗计划，根据患者的具体情况来选择最合适的治疗方法。54、评估工具的使用和参数优化：使用评估工具量化治疗过程并计算理论结果，系统能够根据理论结果确定靶点参数。通过根据患者的历史局部化疗记录优化靶点参数，医护人员可以更精确地确定治疗方案，提高治疗效果。55、评估报告的生成和核签确认：评估模块根据优化后的靶点参数进行仿真计算，并生成评估结果和过程数据的评估报告。这有助于医护人员了解治疗效果和风险，并通过核签确认确保治疗方案的准确性和安全性。