本發(fā)明涉及智能識別，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能（ai）技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)的腫瘤智能識別方法逐漸成為腫瘤診斷領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過整合和分析大量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)、臨床病歷數(shù)據(jù)等信息，為腫瘤的精準(zhǔn)診斷提供更為全面和客觀的數(shù)據(jù)支持，而人工智能中的深度學(xué)習(xí)算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn），在醫(yī)學(xué)影像處理方面取得了顯著的突破，能夠從海量的影像數(shù)據(jù)中自動提取特征并進(jìn)行精準(zhǔn)分類，從而實現(xiàn)腫瘤的智能識別。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)腫瘤識別方法主要依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗判斷和影像學(xué)檢查，未能充分利用多源數(shù)據(jù)的協(xié)同效應(yīng)，難以適應(yīng)臨床實際中不斷變化的數(shù)據(jù)和病人的個體差異，從而導(dǎo)致識別精度有限。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)，包括以下模塊：

3、腫瘤大數(shù)據(jù)處理模塊，用于通過與各醫(yī)療影像設(shè)備對接獲取對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并通過建立與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)以及電子病歷系統(tǒng)之間的接口實時獲取對應(yīng)的患者病理臨床數(shù)據(jù)；對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)以及患者病理臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行影像配準(zhǔn)及濾波清洗處理，以得到腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)以及患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

4、腫瘤識別模型構(gòu)建模塊，用于獲取經(jīng)過標(biāo)注腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度對應(yīng)的腫瘤標(biāo)注歷史影像數(shù)據(jù)，并利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)格架構(gòu)構(gòu)建對應(yīng)的腫瘤識別模型；

5、腫瘤多源特征融合模塊，用于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)對腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行腫瘤區(qū)域特征分析，以得到腫瘤區(qū)域影像特征向量；對患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行病理惡性向量確定，以得到患者臨床病理惡性特征向量；對腫瘤區(qū)域影像特征向量以及患者臨床病理惡性特征向量進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合拼接，以得到患者腫瘤多源融合特征向量；

6、腫瘤分類識別映射模塊，用于將患者腫瘤多源融合特征向量輸入至構(gòu)建好的腫瘤識別模型中對相應(yīng)腫瘤醫(yī)學(xué)影像上對應(yīng)的腫瘤區(qū)域進(jìn)行腫瘤分類識別，以用直觀的方式將對應(yīng)的腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度分類映射到對應(yīng)的腫瘤醫(yī)學(xué)影像上，從而輸出對應(yīng)的醫(yī)學(xué)影像腫瘤識別結(jié)果。

7、進(jìn)一步的，所述腫瘤大數(shù)據(jù)處理模塊包括以下功能：

8、通過與各醫(yī)療影像設(shè)備對接實時采集獲取對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；

9、通過建立與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)以及電子病歷系統(tǒng)之間的接口實時獲取對應(yīng)的患者病理臨床數(shù)據(jù)，其中包括病史、腫瘤癥狀、體征以及腫瘤病理切片檢查結(jié)果；

10、對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像坐標(biāo)配準(zhǔn)，以生成在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

11、對在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像像素模糊分析，以得到腫瘤多模態(tài)影像內(nèi)各個醫(yī)學(xué)影像對應(yīng)的像素模糊度；基于腫瘤多模態(tài)影像內(nèi)各個醫(yī)學(xué)影像對應(yīng)的像素模糊度對在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行像素模糊濾波去噪并標(biāo)準(zhǔn)化，以得到腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)；

12、對患者病理臨床數(shù)據(jù)內(nèi)的各個子數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理及標(biāo)準(zhǔn)化，以將各個子數(shù)據(jù)中對應(yīng)的錯誤及缺失值進(jìn)行修正及填補(bǔ)，并將各個子數(shù)據(jù)統(tǒng)一為同一數(shù)據(jù)格式，以得到患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步的，所述腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)包括腫瘤ct影像、腫瘤mri影像以及腫瘤pet影像。

14、進(jìn)一步的，所述對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像坐標(biāo)配準(zhǔn)包括：

15、對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像特征點(diǎn)提取，以得到各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像對應(yīng)的影像特征點(diǎn)集；

16、通過各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像對應(yīng)的影像特征點(diǎn)集內(nèi)的每個特征點(diǎn)獲取同一腫瘤醫(yī)學(xué)影像內(nèi)影像特征點(diǎn)之間的空間關(guān)系，并對各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像對應(yīng)的影像特征點(diǎn)集內(nèi)在同一腫瘤醫(yī)學(xué)影像的每個特征點(diǎn)之間進(jìn)行相似度量化計算，以得到同一腫瘤醫(yī)學(xué)影像內(nèi)影像特征點(diǎn)之間的相似度度量；

17、根據(jù)同一腫瘤醫(yī)學(xué)影像內(nèi)影像特征點(diǎn)之間的空間關(guān)系以及相似度度量對相對應(yīng)的影像特征點(diǎn)集進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建，以確定每個特征點(diǎn)之間的邊，并根據(jù)對應(yīng)的空間關(guān)系以及相似度度量為其之間的邊賦予權(quán)重，從而構(gòu)建出反映同一腫瘤醫(yī)學(xué)影像內(nèi)影像特征點(diǎn)之間全局關(guān)聯(lián)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以生成各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像特征關(guān)聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

18、基于各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像特征關(guān)聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)內(nèi)對應(yīng)的特征點(diǎn)與邊對不同模態(tài)影像特征點(diǎn)之間進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)配準(zhǔn)估計，以求解匹配不同模態(tài)影像特征點(diǎn)之間的配準(zhǔn)對應(yīng)關(guān)系，并通過考慮關(guān)聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間的對稱性進(jìn)行配準(zhǔn)估計，以生成腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)變換矩陣；

19、基于腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)變換矩陣對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像坐標(biāo)配準(zhǔn)，以生成在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

20、進(jìn)一步的，所述基于腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)變換矩陣對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像坐標(biāo)配準(zhǔn)包括：

21、基于腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)變換矩陣對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行影像坐標(biāo)初始配準(zhǔn)變換，以生成在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)初始配準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

22、對在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)初始配準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像之間進(jìn)行特征距離均方誤差計算，以得到經(jīng)過配準(zhǔn)后各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像之間的特征距離均方誤差；

23、根據(jù)預(yù)設(shè)的誤差閾值對經(jīng)過配準(zhǔn)后各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像之間的特征距離均方誤差進(jìn)行比較判斷，若特征距離均方誤差小于預(yù)設(shè)的誤差閾值時，則不用執(zhí)行迭代配準(zhǔn)；若特征距離均方誤差大于或等于預(yù)設(shè)的誤差閾值時，則通過引入剛體變換約束并選擇各個腫瘤醫(yī)學(xué)影像內(nèi)腫瘤周圍對應(yīng)的解剖特征點(diǎn)迭代優(yōu)化對應(yīng)的配準(zhǔn)變換矩陣，同時利用經(jīng)過優(yōu)化后的配準(zhǔn)變換矩陣對相對應(yīng)的各個醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行迭代配準(zhǔn)變換，以生成在同一坐標(biāo)體系下對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)影像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

24、進(jìn)一步的，所述腫瘤識別模型構(gòu)建模塊包括以下功能：

25、獲取經(jīng)過標(biāo)注腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度對應(yīng)的腫瘤標(biāo)注歷史影像數(shù)據(jù)；

26、將對應(yīng)的腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度組合成腫瘤標(biāo)注影像對應(yīng)的腫瘤特征向量，并將對應(yīng)的腫瘤特征向量內(nèi)各個子特征分別輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)格架構(gòu)內(nèi)不同層次對應(yīng)的網(wǎng)格單元中，其中每個網(wǎng)格單元采用不同的卷積核和激活函數(shù)，同時在每個網(wǎng)格單元之間引入跨層連接及反饋機(jī)制，并將腫瘤標(biāo)注歷史影像數(shù)據(jù)對應(yīng)的腫瘤標(biāo)注影像輸入至深度學(xué)習(xí)網(wǎng)格架構(gòu)進(jìn)行影像與特征之間的分類映射識別訓(xùn)練，以構(gòu)建對應(yīng)的腫瘤識別模型。

27、進(jìn)一步的，所述腫瘤多源特征融合模塊包括以下功能：

28、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多尺度卷積模塊對腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)內(nèi)的腫瘤區(qū)域進(jìn)行腫瘤大小特征分析，以利用多尺度卷積模塊捕捉腫瘤影像不同位置及大小腫瘤對應(yīng)的特征信息，以得到腫瘤區(qū)域位置及大小子特征；

29、對腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的腫瘤影像進(jìn)行二值化處理，以生成腫瘤多模態(tài)二值化影像數(shù)據(jù)；對腫瘤多模態(tài)二值化影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的二值化影像進(jìn)行最遠(yuǎn)非零像素點(diǎn)確定，以獲取二值化影像內(nèi)腫瘤區(qū)域在方位0°、90°、180°以及270°對應(yīng)的最遠(yuǎn)非零像素點(diǎn)，得到腫瘤多模態(tài)影像在四個方位角度上的最優(yōu)非零像素點(diǎn)位；

30、基于腫瘤多模態(tài)影像在四個方位角度上的最優(yōu)非零像素點(diǎn)位構(gòu)建對應(yīng)的腫瘤區(qū)域最大外接矩形邊界，并基于腫瘤區(qū)域最大外接矩形邊界對腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的腫瘤影像進(jìn)行腫瘤區(qū)域分割，以生成腫瘤多模態(tài)區(qū)域邊界分割影像；對腫瘤多模態(tài)區(qū)域邊界分割影像內(nèi)對應(yīng)的腫瘤區(qū)域邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化及邊界特征檢測，以得到腫瘤區(qū)域邊界子特征；

31、將腫瘤區(qū)域位置及大小子特征、腫瘤區(qū)域邊界子特征合并成對應(yīng)的特征向量，以得到腫瘤區(qū)域影像特征向量；

32、對患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行病理惡性向量確定，以得到患者臨床病理惡性特征向量；

33、對腫瘤區(qū)域影像特征向量以及患者臨床病理惡性特征向量進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合拼接，以得到患者腫瘤多源融合特征向量。

34、進(jìn)一步的，所述對患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行病理惡性向量確定包括：

35、通過患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的病史獲取對應(yīng)的腫瘤發(fā)病概率；

36、通過患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的腫瘤癥狀獲取對應(yīng)的腫瘤癥狀出現(xiàn)時間以及腫瘤癥狀出現(xiàn)頻率，并根據(jù)腫瘤癥狀出現(xiàn)時間以及腫瘤癥狀出現(xiàn)頻率進(jìn)行腫瘤嚴(yán)重評估計算，以得到腫瘤癥狀嚴(yán)重程度；

37、通過患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的體征獲取對應(yīng)的患者體征水平；

38、通過患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)內(nèi)對應(yīng)的腫瘤病理切片檢查結(jié)果獲取對應(yīng)的腫瘤組織病理切片長度以及腫瘤組織病理切片面積，并基于腫瘤發(fā)病概率、腫瘤癥狀嚴(yán)重程度、患者體征水平利用病理惡性程度計算公式對腫瘤組織病理切片長度以及腫瘤組織病理切片面積進(jìn)行病理量化計算，以得到臨床病理惡性程度；

39、將腫瘤發(fā)病概率、腫瘤癥狀出現(xiàn)時間、腫瘤癥狀出現(xiàn)頻率、腫瘤癥狀嚴(yán)重程度、患者體征水平、腫瘤組織病理切片長度、腫瘤組織病理切片面積以及臨床病理惡性程度合并成對應(yīng)的特征向量，以得到患者臨床病理惡性特征向量。

40、進(jìn)一步的，所述病理惡性程度計算公式具體為：

41、；

42、式中，為臨床病理惡性程度，為腫瘤組織病理切片長度，為切片長度對應(yīng)的權(quán)重，為腫瘤組織病理切片面積，為切片面積對應(yīng)的權(quán)重，為指數(shù)函數(shù)，為腫瘤發(fā)病概率，為腫瘤癥狀嚴(yán)重程度，為患者體征水平。

43、進(jìn)一步的，本發(fā)明還提供了一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別方法，所述方法基于如上所述的基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)執(zhí)行實現(xiàn)，該基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別方法包括：

44、通過與各醫(yī)療影像設(shè)備對接獲取對應(yīng)的腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并通過建立與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)以及電子病歷系統(tǒng)之間的接口實時獲取對應(yīng)的患者病理臨床數(shù)據(jù)；對腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)以及患者病理臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行影像配準(zhǔn)及濾波清洗處理，以得到腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)以及患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

45、獲取經(jīng)過標(biāo)注腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度對應(yīng)的腫瘤標(biāo)注歷史影像數(shù)據(jù)，并利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)格架構(gòu)構(gòu)建對應(yīng)的腫瘤識別模型；

46、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)對腫瘤多模態(tài)標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行腫瘤區(qū)域特征分析，以得到腫瘤區(qū)域影像特征向量；對患者臨床標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行病理惡性向量確定，以得到患者臨床病理惡性特征向量；對腫瘤區(qū)域影像特征向量以及患者臨床病理惡性特征向量進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合拼接，以得到患者腫瘤多源融合特征向量；

47、將患者腫瘤多源融合特征向量輸入至構(gòu)建好的腫瘤識別模型中對相應(yīng)腫瘤醫(yī)學(xué)影像上對應(yīng)的腫瘤區(qū)域進(jìn)行腫瘤分類識別，以用直觀的方式將對應(yīng)的腫瘤類型、位置、大小、邊界以及惡性程度分類映射到對應(yīng)的腫瘤醫(yī)學(xué)影像上，從而輸出對應(yīng)的醫(yī)學(xué)影像腫瘤識別結(jié)果。

48、本發(fā)明的有益效果：

49、本發(fā)明所提出的基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)，整體上由腫瘤大數(shù)據(jù)處理模塊、腫瘤識別模型構(gòu)建模塊、腫瘤多源特征融合模塊以及腫瘤分類識別映射模塊組成，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的有益效果在于首先通過與醫(yī)療影像設(shè)備的對接，能夠?qū)崟r獲取不同類型的影像數(shù)據(jù)（如ct、mri、pet等），這些影像數(shù)據(jù)能夠為腫瘤的大小、形態(tài)、位置等提供多維度的信息，幫助醫(yī)生進(jìn)行初步評估，而與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（his）以及電子病歷系統(tǒng)（emr）的對接，則能夠及時獲取患者的病理臨床數(shù)據(jù)，包括病史、腫瘤癥狀、體征以及腫瘤病理切片檢查結(jié)果等臨床信息，這些數(shù)據(jù)為多模態(tài)影像的分析提供了關(guān)鍵的背景信息，能有效提高腫瘤識別的準(zhǔn)確性。通過影像配準(zhǔn)技術(shù)，可以將來自不同模態(tài)的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的對齊，使得多模態(tài)數(shù)據(jù)在同一坐標(biāo)系下進(jìn)行綜合分析，有效避免了由于影像不對齊導(dǎo)致的錯誤判斷，濾波清洗處理步驟則通過去除噪聲，強(qiáng)化有效信息，確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高后續(xù)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果，為精準(zhǔn)的腫瘤識別模型的構(gòu)建打下良好的基礎(chǔ)，這一過程極大提高了整個腫瘤識別過程的準(zhǔn)確性和可靠性。其次，通過在已有的歷史影像數(shù)據(jù)上進(jìn)行腫瘤標(biāo)注，并利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)格架構(gòu)構(gòu)建腫瘤識別模型，這一過程有助于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型并確保其準(zhǔn)確性，通過對腫瘤類型、位置、大小、邊界和惡性程度的精確標(biāo)注，醫(yī)生和標(biāo)注人員為模型提供了高質(zhì)量的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，標(biāo)注歷史影像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接決定了訓(xùn)練模型的性能，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠通過多層次的特征提取，逐步提取影像中的關(guān)鍵特征并進(jìn)行分類識別，此外，網(wǎng)格架構(gòu)有助于提高模型的泛化能力，使其能夠在新的、未見過的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中有效應(yīng)用，這個步驟通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)的有效應(yīng)用，大大提升了腫瘤識別的精度，有助于在臨床中實現(xiàn)高效的腫瘤檢測與評估。然后，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)對腫瘤區(qū)域進(jìn)行特征分析，從而提取腫瘤影像特征向量，這一過程使得腫瘤影像能夠從視覺數(shù)據(jù)中提取到細(xì)粒度的空間和形態(tài)特征，包括腫瘤的邊界、大小、形狀及其與周圍組織的關(guān)系等，這樣能夠通過卷積層自動識別出有意義的圖像特征，并利用這些特征進(jìn)行腫瘤區(qū)域的精確定位與識別。此外，通過病理惡性特征的提取，能夠為模型提供更多的臨床信息，增強(qiáng)影像數(shù)據(jù)的臨床相關(guān)性，通過將影像特征與臨床特征融合，可以實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的腫瘤評估，最終，這一融合特征的生成，不僅加強(qiáng)了腫瘤區(qū)域識別的精確性，也使其能夠適應(yīng)臨床實際中不斷變化的數(shù)據(jù)和病人的個體差異，從而能夠充分利用多源數(shù)據(jù)的協(xié)同效應(yīng)。最后，通過將患者腫瘤的多源融合特征向量輸入到構(gòu)建好的腫瘤識別模型中進(jìn)行腫瘤分類識別，這一過程的關(guān)鍵在于能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的腫瘤分類識別，還能夠直觀地將腫瘤特征（類型、位置、大小、邊界和惡性程度）映射到對應(yīng)的醫(yī)學(xué)影像上，幫助醫(yī)生更直觀地了解患者的腫瘤情況。