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申请/专利权人：首都医科大学附属北京儿童医院

摘要：本发明提供了一种鼻窦炎的分析方法和相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和儿童鼻息病理切片图像，对训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本，将标注后的训练样本对初始检测模型进行训练，生成目标检测模型，基于目标检测模型对儿童鼻息病理切片图像进行处理，生成炎症细胞占比值。获取病理特征占比值，基于预设训练分类器对病理特征占比值和炎症细胞占比值进行处理，生成儿童鼻息肉炎症类别，将儿童鼻息病理切片图像加入训练样本集，以供目标检测模型进行更新。对儿童鼻息病理切片图像进行学习，准确识别切片图像中的炎性细胞并对其计数，同时识别切片图像中的病理特征，实现对多种细胞和病理特点的识别。

主权项：1.一种鼻窦炎的分析方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和儿童鼻息病理切片图像；对所述训练样本集进行预处理，生成标注后的训练样本；将所述标注后的训练样本对初始检测模型进行训练，生成目标检测模型；基于所述目标检测模型对所述儿童鼻息病理切片图像进行处理，生成炎症细胞占比值，炎症细胞包括嗜酸性粒细胞、嗜中性粒细胞、淋巴细胞和浆细胞；获取病理特征占比值，其中，所述病理特征占比值为医生预先针对各炎症细胞占比值所设置的，病理特征包括纤维化、腺体、水肿、血管和基底膜；基于预设训练分类器对所述病理特征占比值和所述炎症细胞占比值进行处理，生成儿童鼻息肉炎症类别；将所述儿童鼻息病理切片图像加入所述训练样本集，以供所述目标检测模型进行更新；所述获取病理特征占比值，包括：获取患者的生活环境数据；基于所述生活环境数据和所述患者的历史生理状态因素对所述患者的生理状态因素设置预设权重值；获取所述生理状态因素的实时参数浮动概率；若所述浮动概率大于预设浮动阈值，则基于所述历史生理状态因素判断所述浮动概率对应的生理状态因素是否一致；若是，则提高所述生理状态因素的风险值；若否，则在预设时间内获取所述生理状态因素浮动概率大于预设浮动阈值的次数，若所述次数大于预设次数，则提高所述生理状态因素的风险值；基于所述风险值调整所述病理特征的占比值，病理特征的占比值包括纤维化占比、腺体占比、水肿、血管占比和基底膜占比；所述基于预设训练分类器对所述病理特征占比值和所述炎症细胞占比值进行处理，生成儿童鼻息肉炎症类别，包括：基于预设训练分类器对所述病理特征占比值和所述炎症细胞占比值进行处理，生成鼻息肉特征数据和病例信息的风险属性；基于所述风险属性获取所述鼻息肉特征数据和所述病例信息的影响程度；基于风险分类规则对所述鼻息肉特征数据和所述病例信息的影响程度进行处理，生成风险异常指标；基于所述风险异常指标生成儿童鼻息肉炎症类别；所述基于风险分类规则对所述鼻息肉特征数据和所述病例信息的影响程度进行处理，生成风险异常指标，包括：获取所述鼻息肉特征数据和所述病例信息对应的风险分布数据；基于历史风控数据获取所述鼻息肉特征数据和所述病例信息对应的正常风险范围；基于所述鼻息肉特征数据和所述病例信息对应的正常风险范围对所述鼻息肉特征数据和所述病例信息进行处理，生成风险异常指标。

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