(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111659157.1 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 济南大学 地址 250022 山东省济南市 市中区南 辛庄 西路336号 申请人 山东蓓明医疗科技有限公司 　 济南市中心医院 (72)发明人 孙明旭　谢双波　肖凌凤　陈艳丽　 徐元　章罕　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 代理人 闫伟姣 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01)G16H 50/70(2018.01) G06F 21/62(2013.01) G06F 16/28(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的 癌症预测系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于早癌筛查问卷与前 馈神经网络的癌症预测系统， 包括： 数据获取模 块， 其被配置为： 获取调查问卷的样本数据， 其 中， 所述样本数据包括： 调查问卷收集到的患者 生活方式、 个人患病史、 癌症家族史、 环境因素和 病理数据； 特征提取模块， 其被配置为： 提取所述 样本数据的特征数据； 癌症概率预测模块， 其被 配置为： 基于所述特征数据， 采用训练好的癌症 预测模型， 得到预测癌症的概 率。 权利要求书1页 说明书7页 附图3页 CN 114300126 A 2022.04.08 CN 114300126 A 1.一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 其被配置为： 获取调查问卷的样本数据， 其中， 所述样本数据包括： 调查 问卷收集到的患者 生活方式、 个人患病史、 癌症 家族史、 环境因素和病理数据； 特征提取模块， 其被 配置为： 提取 所述样本数据的特 征数据； 癌症概率预测模块， 其被配置为： 基于所述特征数据， 采用训练好的癌症预测模型， 得 到预测癌症的概 率。 2.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述的患者生活方式包括： 是否经常大量饮酒、 是否高盐饮食、 是否食用超过设定阈 值的腌晒食品和是否有吸烟史。 3.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述的个人患病史包括： 个人上消化道疾病史、 个人下消化道系统疾病史、 合并慢阻 肺或有肺结核病史、 肝硬化、 高血压、 血脂异常、 糖尿病、 心血管病史、 脑卒中病史和短暂脑 缺血发作病史。 4.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述的癌症家族史包括： 上消 化道肿瘤家族史、 一级亲属中存在有胃癌患者、 下消化 道肿瘤家族史、 肺癌家族史、 肝癌家族病史、 乳腺恶性肿瘤家族病史和乳腺良性肿瘤病史。 5.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述系统还包括数据预处理模块， 其被配置为： 将样本数据中男性的乳腺癌病史部分 空置。 6.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 特征提取模块， 还被配置为： 采用主成分分析法对样本数据进行特征提取、 数据降维 后， 保存贡献率前95％的特 征属性， 再对特 征数据归一 化处理。 7.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述系统还包括训练预测模型模块， 其被配置为： 采用贝叶斯正则化反向传播算法对 癌症预测模型进行训练优化， 得到模型 的最优权重值和偏差值， 根据模型 的最优权重值和 偏差值得到训练好的癌症预测模型。 8.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述得到预测癌症的概率具体包括： 以假阳性为横坐标， 以灵敏度为纵坐标， 在不同 的概率阈值下取值， 绘制 灵敏度与假阳性的关系曲线， 其中灵敏度与假阳性的关系曲线下 方的面积为AUC值。 9.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述癌症预测模型包括 一个输入层、 两个隐藏层和一个输出层。 10.根据权利要求1所述的基于早癌筛查问卷与 前馈神经网络的癌症预测系统， 其特征 在于， 所述系统包括显示模块， 其被 配置为： 根据癌症的概 率， 显示正常或者患 癌。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114300126 A 2一种基于早癌筛查问卷与前馈神经 网络的癌症预测系统 技术领域 [0001]本发明属于医疗诊断领域， 具体涉及一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌 症预测系统。 背景技术 [0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息， 不必然构成在先技 术。 [0003]癌症习惯上泛指所有恶性肿瘤， 指的是一种致命的渐进性病变。 癌症的发生是一 个长期的、 渐进的过程， 要经过多个病理阶段， 可分为致癌、 促癌、 演变三个过程。 癌症是世 界范围内损害人类健康的重大疾病之一， 大多数恶性肿瘤早期无明显症状， 被发现时已经 处于中晚期， 从而失去了最佳治疗时机， 给患者造成了 极大的心理和生理痛苦， 给社会和家 庭造成了严重的经济负担。 因此， 癌症的早期筛查和诊断是重要的降低癌症死亡率的有效 方法。 [0004]癌症与环境、 生活方式、 年龄、 遗传因素等密切相关。 目前， 通过调查问卷的形式， 收集城市人群致癌的相关信息， 从而判断癌症发病风险。 [0005]目前判定癌症风险的诊断方面存在以下问题： [0006]1、 在进行癌症诊断前， 需要大量的人力物力以筛查出高危人群。 [0007]2、 在以前的癌症诊断过程中， 需要医生对患者进行各项病理检测， 给患者和医生 带来了不便 。 [0008]3、 医生需要对患者的病理检测结果进行分析， 需要花费大量的时间及人力。 发明内容 [0009]本发明为了解决上述问题， 提出了一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症 预测系统， 本发明能够根据调查问卷得到的相关特征自动给出预测结果， 使患者可以不受 场地和时间的限制随时进行结果评估， 也可为临床医师提供辅助性的参考， 减轻医师 的工 作负担， 在预测过程中显示患者的状态供临床医师做参 考。 [0010]根据一些实施例， 本发明采用如下技 术方案： [0011]一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统， 包括： [0012]数据获取模块， 其被配置为： 获取调查问卷的样本数据， 其中， 所述样本数据 包括： 调查问卷收集到的患者 生活方式、 个人患病史、 癌症 家族史、 环境因素和病理数据； [0013]特征提取模块， 其被 配置为： 提取 所述样本数据的特 征数据； [0014]癌症概率预测模块， 其被配置为： 基于所述特征数据， 采用训练好的癌症预测模 型， 得到预测癌症的概 率。 [0015]进一步地， 所述的患者生活方式包括： 是否经常大量饮酒、 是否高盐饮食、 是否食 用超过设定阈值的腌晒食品和是否有吸烟史。 [0016]进一步地， 所述的个人患病史包括： 个人上消化道疾病史、 个人下消化道系统疾病说　明　书 1/7 页 3 CN 114300126 A 3