一种乳腺介入超声手术的风险管理方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种乳腺介入超声手术的风险管理方法及系统。


背景技术：

2.近年来，随着乳腺患者人数的骤增，越来越多的人开始重视乳腺健康，乳腺疾病多发于20岁至50岁女性，可分为良性疾病和恶性疾病，对于良性疾病的治疗，大多可以通过药物或手术进行治疗，反之，对于恶性疾病的治疗，需要耗费患者无限的时间和精神消耗进行不断的治疗和随访，更有甚者，严重威胁到患者的生命健康。
3.然而，现有技术中存在对乳腺患者进行手术治疗时，仅依靠单一的病灶影像进行病情判定，来确定手术方案，无法对某些细微的隐性病灶特征进行及时捕捉，使得手术中未知风险增大，却又无法进行有效预判和严防的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种乳腺介入超声手术的风险管理方法及系统，用以解决现有技术中存在对乳腺患者进行手术治疗时，仅依靠单一的病灶影像进行病情判定，来确定手术方案，无法对某些细微的隐性病灶特征进行及时捕捉，使得手术中未知风险增大，却又无法进行有效预判和严防的技术问题。
5.鉴于上述问题，本发明提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法及系统。
6.第一方面，本发明提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，所述方法包括：基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果；将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。
7.另一方面，本发明还提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理系统，用于执行如第一方面所述的一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，其中，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果；第一上传单元，所述第一上传单元用于将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；第一预测单元，所述第一预测单元用于基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；
第一扩充单元，所述第一扩充单元用于根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；第一监控单元，所述第一监控单元用于根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。
8.第三方面，一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；该存储器，用于存储；该处理器，用于通过调用，执行上述第一方面中任一项所述的方法。
9.第四方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
10.本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过对患者的病灶影像进行遍历研究，使得筛选出病灶的显性疾病特征和隐性疾病特征，通过对确定的显性疾病特征进行手术方案的确定，同时参考历史手术案例，对不确定的隐性疾病特征进行手术风险预测，通过预测结果对已经确定的手术方案进行扩充，使得对手术过程中的未知风险进行有效预判，确保在发生未知手术风险时，可及适应对，达到了对乳腺疾病患者的手术前和手术中进行全方位的风险预判，提高手术应对风险能力，同时确保患者手术过程顺利无误的技术效果。
11.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
13.图1为本发明一种乳腺介入超声手术的风险管理方法的流程示意图；图2为本发明一种乳腺介入超声手术的风险管理方法中获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征的流程示意图；图3为本发明一种乳腺介入超声手术的风险管理方法中对所述隐形病灶特征进行风险预测的流程示意图；图4为本发明一种乳腺介入超声手术的风险管理系统的结构示意图；图5为本发明示例性电子设备的结构示意图。
14.附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一上传单元14，第一预测单元15，第一扩充单元16，第一监控单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
15.本发明通过提供一种乳腺介入超声手术的风险管理方法及系统，解决现有技术中存在对乳腺患者进行手术治疗时，仅依靠单一的病灶影像进行病情判定，来确定手术方案，
无法对某些细微的隐性病灶特征进行及时捕捉，使得手术中未知风险增大，却又无法进行有效预判和严防的技术问题。通过对患者的病灶影像进行遍历研究，使得筛选出病灶的显性疾病特征和隐性疾病特征，通过对确定的显性疾病特征进行手术方案的确定，同时参考历史手术案例，对不确定的隐性疾病特征进行手术风险预测，通过预测结果对已经确定的手术方案进行扩充，使得对手术过程中的未知风险进行有效预判，确保在发生未知手术风险时，可及适应对，达到了对乳腺疾病患者的手术前和手术中进行全方位的风险预判，提高手术应对风险能力，同时确保患者手术过程顺利无误的技术效果。
16.本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
17.下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
18.本发明提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，所述方法包括：基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果；将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。
19.在介绍了本发明基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本发明的各种非限制性的实施方式。
20.实施例一请参阅附图1，本发明提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，所述方法具体包括如下步骤：步骤s100：基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；具体而言，近年来，随着乳腺患者人数的骤增，越来越多的人开始重视乳腺健康，乳腺疾病多发于20岁至50岁女性，可分为良性疾病和恶性疾病，对于良性疾病的治疗，大多可以通过药物或手术进行治疗，反之，对于恶性疾病的治疗，需要耗费患者无限的时间和精神消耗进行不断的治疗和随访，更有甚者，严重威胁到患者的生命健康。
21.然而，现有技术中存在对乳腺患者进行手术治疗时，仅依靠单一的病灶影像进行病情判定，来确定手术方案，无法对某些细微的隐性病灶特征进行及时捕捉，使得手术中未知风险增大，却又无法进行有效预判和严防的技术问题。
22.为了解决此类问题的发生，本技术提出了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，可通过对患者的病灶影像进行遍历研究，使得筛选出病灶的显性疾病特征和隐性疾病特征，通过对确定的显性疾病特征进行手术方案的确定，同时参考历史手术案例，对不确定的隐性疾病特征进行手术风险预测，通过预测结果对已经确定的手术方案进行扩充，使得
对手术过程中的未知风险进行有效预判，确保在发生未知手术风险时，可及适应对，达到了对乳腺疾病患者的手术前和手术中进行全方位的风险预判，提高手术应对风险能力，同时确保患者手术过程顺利无误的技术效果。
23.具体的，所述超声成像技术，即利用乳腺超声技术，对乳腺内囊性或实性肿物的鉴别最有特征性。故发现孤立、活动的肿块应首选超声检查，以区别肿块为囊性或实性。超声可提示肿块的准确位置、瘤体大小和数目，故可应用于超声下定位穿刺或协助定位手术切除。通过彩色多普勒超声血流信号的分析，可以提高良性肿物与恶性肿瘤的鉴别诊断和阳性诊断率。所述目标用户为患有乳腺疾病且需要进行手术治疗的患者；所述病灶区域即为患者的乳腺腺体层内的病灶的所处区域；所述超声检查影像，即为对该患者进行超声检测，进而生成的描述患者乳腺病灶区域的具体图像文字描述，可基于此，判断患者的病情发展。
24.步骤s200：根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；进一步的，如图2所示，步骤s200包括：步骤s210：通过对所述超声检查影像进行遍历解析，获得所述目标用户的所述病灶区域的病灶描述信息；步骤s220：通过将所述病灶描述信息输入病灶特征显隐性筛选模型，基于关键词的肯定与否特征进行筛选，可获得肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息；步骤s230：将所述肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述显性病灶特征；步骤s240：将所述非肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述隐性病灶特征。
25.具体而言，在判别病灶影像的显性病灶特征和隐性病灶特征时，可通过对所述超声检查影像进行遍历解析，获得所述目标用户的所述病灶区域的病灶描述信息，通常包括肿块大小、肿块位置、是否有回声、是否存在血流信号以及纵横比等信息，当上述有关病灶特征的描述比较肯定时，说明是已经确定且显露出来的病灶特征，示例性的如：肿块结构清晰、边界清楚、存在回声等较为显露的特征；反之，当上述有关病灶特征的描述不是较为肯定时，说明是不太确定的且没有完全显露出来的病灶特征，示例性的如：回声欠均匀、血流信号不明显等没有完全显露出来的病灶特征。
26.通过将所述病灶描述信息输入病灶特征显隐性筛选模型，其中，所述病灶特征显隐性筛选模型，用于对输入信息的描述进行肯定与否的筛选，即基于关键词的肯定与否特征进行筛选，可获得肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息，示例性的如，所述肯定式关键词信息包括肿块结构清晰、边界清楚、存在回声等，所述非肯定式关键词信息包括回声欠均匀、血流信号不明显等，可将所述肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述显性病灶特征，将所述非肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述隐性病灶特征，实现对病灶影像的显性病灶特征和隐性病灶特征进行精准筛选。
27.步骤s300：获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果；步骤s400：将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；具体而言，在筛选过显性、隐性病灶特征之后，可获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果，示例性的，若该患者的乳腺疾病存在多次复发，且进行过
多次手术治疗，可获得其历史病理检测结果，其中，所述历史病理检测结果，可理解为之前的每次手术过后的切下的纤维瘤或肿物等的病理检测结果，可基于此判断是良性疾病或恶性疾病，同时，所述当前术前常规检查结果，包括该患者当下需要进行手术的术前常规检查，包括血常规、尿常规、心电图、电解质、凝血功能等常规检查结果。
28.通过将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，其中，所述专家系统由乳腺疾病领域的常驻医生构成，且多为临床手术经验较为丰富的医生，通过专家系统对上传信息进行综合会诊，可获得对所述目标用户的当前预设手术方案，所述当前预设手术方案为初步确定的手术治疗方案。
29.步骤s500：基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；进一步的，如图3所示，步骤s500包括：步骤s510：采集待研究病灶的病情发展分级；步骤s520：根据所述历史手术案例，采集各历史手术用户的术后病理检测结果集合；步骤s530：对所述隐形病灶特征和所述术后病理检测结果集合的相关联度进行数理统计，获得相关联度值分布；步骤s540：判断所述相关联度值分布是否达到预设关联度值；步骤s550：若所述相关联度值分布达到所述预设关联度值，将所述相关联度值分布下的历史病情发展对应至所述病情发展分级；步骤s560：获得所述历史病情发展在所述病情发展分级下的手术风险等级分布；步骤s570：基于所述历史病情发展和所述手术风险等级分布，构建一一对应的病情发展-风险等级映射关系网；步骤s580：将所述隐形病灶特征输入至所述病情发展-风险等级映射关系网，获得对应的所述风险等级预测结果。
30.具体而言，在确定好初级的手术治疗方案之后，可根据隐性病灶特征的潜在病发风险对与预设手术方案进行调整，具体的，可采集待研究病灶的病情发展分级，其中，所述待研究病灶即乳腺疾病，所述病情发展分级即为乳腺疾病的病发评级。bi-rads评级，这个评级是目前临床上通用的诊断乳腺疾病的乳腺影像报告和数据系统，主要是对乳腺超声和mri的诊断，具体的，可分为六级：1级，也就是乳腺结构清楚，没有发现病变，乳腺囊性增生症、小叶增生、腺病均归于此类；2级，考虑良性改变，建议定期随访（如每年一次），乳腺良性肿块（如纤维腺瘤、纤维脂肪腺瘤、脂肪瘤等）、良性钙化，均属此类，对于35岁及以上的妇女，一定要注意随访观察变化；3级，良性疾病可能，但需要缩短随访周期（如3～6个月一次），此级指不确定的类型，虽然诊断恶性的比例小于2％，但患者须每3～6个月一次进行短期随访；4级，有异常，可疑恶性，需要活检明确，影像学检查已发现乳腺病变，并且不能完全排除恶性可能，通过活体病理学检查，依据恶性程度，又可细分为a、b、c三级；5级，高度怀疑为恶性病变，需要做活检，规范的活检而没有发现典型恶性的病变归于4类，带毛刺不规则形密度增高的肿块、段或线样分布的细条状钙化，或者不规则形带毛刺的肿块且其伴随着不规则形和多形性钙化是归于5类；6级，已由病理证实为恶性病变——乳腺癌，须立即进行治疗，这些都是从影像学中判断乳腺疾病的程度，不过分级越高，越应引起重视。但具体情
况应结合医生的判断进行综合分析。
31.进而根据所述历史手术案例，采集各历史手术用户的术后病理检测结果集合，其中，所述各历史手术用户为经过乳腺手术治疗的患者集合，所述术后病理检测结果集合，即为手术中切除的肿物或纤维瘤的病理检测结果，为了基于上述的病理检测结果，对隐性病灶特征进行明确地判定，可对所述隐形病灶特征和所述术后病理检测结果集合的相关联度进行数理统计，获得相关联度值分布，即通过对隐性病灶特征及其对应的病理检测结果进行关联度值计算，可判定隐性病灶特征是否会引发病理检测结果中的病理恶化，所述相关联度值分布即为各隐性病灶特征及其相对应的病理检测结果之间的关联度分布。
32.通过判断所述相关联度值分布是否达到预设关联度值，其中，所述预设关联度值可表征为隐性病灶特征会引发病理检测结果中的病理恶化，如果所述相关联度值分布达到所述预设关联度值，将所述相关联度值分布下的历史病情发展对应至所述病情发展分级，即对历史病情发展进行病情发展分级的一一对号入座，示例性的，若某项术后病理检测结果为边界不清、不规则形的实体性肿块或者新出现的微细的多形性成簇钙化，病理结果往往是恶性，可将其对应至病情发展分级的4级，需要做活检进一步的明确病理。
33.进而，可获得所述历史病情发展在所述病情发展分级下的手术风险等级分布，众所周知，病情发展分级越高，面临的手术风险也就越大，同时，基于所述历史病情发展和所述手术风险等级分布，构建一一对应的病情发展-风险等级映射关系网，即每一阶段的乳腺疾病病情发展都对应于相匹配的手术风险等级，越是到病情后期，对应的手术风险等级也就越高，通过将所述隐形病灶特征输入至所述病情发展-风险等级映射关系网，可得对应的所述风险等级预测结果，即将需要进行手术的该患者的隐形病灶特征输入至关系网中，可获得与其相匹配的手术风险等级，使得在手术前对潜在的手术风险进行精准预判。
34.步骤s600：根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；步骤s700：根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。
35.进一步的，步骤s600包括：步骤s610：获得所述预设手术方案对应的预设手术准备项目集合；步骤s620：获得所述标准手术方案对应的标准手术准备项目集合；步骤s630：获得所述预设手术准备项目集合和所述标准手术准备项目集合的欠缺项目集合；步骤s640：对所述欠缺项目集合进行补充。
36.具体而言，在获得该患者的乳腺治疗手术的风险等级预测结果之后，可根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案，具体的如，获得所述预设手术方案对应的预设手术准备项目集合，所述预设手术准备项目集合包含有手术的医护人员资格、需要用到的手术器材药物等，同时，还可获得所述标准手术方案对应的标准手术准备项目集合，其中，所述标准手术方案为对预设手术方案扩充后的方案，因此，所述标准手术准备项目集合包含了除了所述预设手术准备项目集合为，还包括为应对潜在手术风险准备的医护人员和器材，所述欠缺项目集合即为上述的为应对潜在手术风险准备的医护人员和器材等项目集合，通过对所述欠缺项目集合进行补充，可在对潜在的手术风险进行
精准预判的基础上，对潜在的手术风险进行有效应对。
37.通过根据所述标准手术方案，可实现对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控，确保整个手术过程中，存在的风险处于预判内且对已经发生的风险进行及时应答，确保对患者的手术治疗安全无误。
38.进一步的，步骤s200还包括：步骤s250：基于所述超声检查影像，获得对所述病灶区域的病变评估指数；步骤s260：基于所述病变评估指数，反向获得所述病灶区域的预期病灶特征；步骤s270：判断所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征是否满足所述预期病灶特征；步骤s280：若所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征不满足所述预期病灶特征，对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化。
39.其中，步骤s280包括：步骤s281：若所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征不满足所述预期病灶特征，获得差异化病灶筛选特征；步骤s282：将所述差异化病灶筛选特征作为输入信息，输入至所述病灶特征显隐性筛选模型，基于标准病灶显隐性筛选结果作为标识信息；步骤s283：对所述输入信息进行增量学习，获得相较于所述肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息的优化调整参数；步骤s284：根据所述优化调整参数，对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化。
40.具体而言，为了确保病灶特征显隐性筛选模型可对输入信息进行精准筛选，可对筛选结果进行有效复核。具体的，基于所述超声检查影像，获得对所述病灶区域的病变评估指数，进而反向获得所述病灶区域的预期病灶特征，示例性的，若病变评估指数显示为4级，反向可获得4级对应的预期病灶特征，即边界不清、不规则形的实体性肿块或者新出现的微细的多形性成簇钙化等隐性特征，进而判断所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征是否满足所述预期病灶特征，即所述显性病灶特征是否不存在上述隐性特征，且所述隐性病灶特征是否存在上述隐性特征，如果所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征不满足所述预期病灶特征，即上述的隐形特征被错误地筛选到了所述显性病灶特征中，而没有正确的被分到所述隐性病灶特征中，说明所述病灶特征显隐性筛选模型在进行数据筛选时发生错误，可对其进行模型优化，进而使得确保病灶特征显隐性筛选模型可对输入信息进行精准筛选。
41.在对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化时，可获得所述差异化病灶筛选特征，即上述的隐形特征被错误地筛选到了所述显性病灶特征中，而没有正确的被分到所述隐性病灶特征中，通过将所述差异化病灶筛选特征作为输入信息，输入至所述病灶特征显隐性筛选模型，基于标准病灶显隐性筛选结果作为标识信息，对所述输入信息进行增量学习，其中，所述标准病灶显隐性筛选结果即为上述的隐形特征被正确的分到所述隐性病灶特征中，最终获得初始的错误筛选结果，即所述肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息的优化调整参数，使得根据所述优化调整参数，对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化。
42.综上所述，本发明所提供的一种乳腺介入超声手术的风险管理方法具有如下技术效果：1、通过对患者的病灶影像进行遍历研究，使得筛选出病灶的显性疾病特征和隐性
疾病特征，通过对确定的显性疾病特征进行手术方案的确定，同时参考历史手术案例，对不确定的隐性疾病特征进行手术风险预测，通过预测结果对已经确定的手术方案进行扩充，使得对手术过程中的未知风险进行有效预判，确保在发生未知手术风险时，可及适应对，达到了对乳腺疾病患者的手术前和手术中进行全方位的风险预判，提高手术应对风险能力，同时确保患者手术过程顺利无误的技术效果。
43.2、通过将所述病灶描述信息输入病灶特征显隐性筛选模型，用于对输入信息的描述进行肯定与否的筛选，即基于关键词的肯定与否特征进行筛选，使得将所述肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述显性病灶特征，将所述非肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述隐性病灶特征，实现对病灶影像的显性病灶特征和隐性病灶特征进行精准筛选。
44.3、基于所述历史病情发展和所述手术风险等级分布，构建一一对应的病情发展-风险等级映射关系网，通过将所述隐形病灶特征输入至构建好的所述病情发展-风险等级映射关系网，可得对应的所述风险等级预测结果，即获得与其相匹配的手术风险等级，使得在手术前对潜在的手术风险进行精准预判。
45.4、基于标准病灶显隐性筛选结果作为标识信息，对筛选结果进行有效复核，使得病灶特征显隐性筛选模型在进行数据筛选时发生错误，可对其进行模型优化，进而使得确保病灶特征显隐性筛选模型可对输入信息进行精准筛选。
46.实施例二基于与前述实施例中一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，同样发明构思，本发明还提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理系统，请参阅附图4，所述系统包括：第一获得单元11，所述第一获得单元11用于基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；第三获得单元13，所述第三获得单元13用于获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术前常规检查结果；第一上传单元14，所述第一上传单元14用于将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；第一预测单元15，所述第一预测单元15用于基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；第一扩充单元16，所述第一扩充单元16用于根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；第一监控单元17，所述第一监控单元17用于根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。
47.进一步的，所述系统还包括：第四获得单元，所述第四获得单元用于通过对所述超声检查影像进行遍历解析，获得所述目标用户的所述病灶区域的病灶描述信息；第一筛选单元，所述第一筛选单元用于通过将所述病灶描述信息输入病灶特征显
隐性筛选模型，基于关键词的肯定与否特征进行筛选，可获得肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息；第一定义单元，所述第一定义单元用于将所述肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述显性病灶特征；第二定义单元，所述第二定义单元用于将所述非肯定式关键词信息对应的病灶特征定义为所述隐性病灶特征。
48.进一步的，所述系统还包括：第五获得单元，所述第五获得单元用于基于所述超声检查影像，获得对所述病灶区域的病变评估指数；第六获得单元，所述第六获得单元用于基于所述病变评估指数，反向获得所述病灶区域的预期病灶特征；第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征是否满足所述预期病灶特征；第一优化单元，所述第一优化单元用于若所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征不满足所述预期病灶特征，对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化。
49.进一步的，所述系统还包括：第七获得单元，所述第七获得单元用于若所述显性病灶特征和所述隐性病灶特征不满足所述预期病灶特征，获得差异化病灶筛选特征；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述差异化病灶筛选特征作为输入信息，输入至所述病灶特征显隐性筛选模型，基于标准病灶显隐性筛选结果作为标识信息；第八获得单元，所述第八获得单元用于对所述输入信息进行增量学习，获得相较于所述肯定式关键词信息、非肯定式关键词信息的优化调整参数；第二优化单元，所述第二优化单元用于根据所述优化调整参数，对所述病灶特征显隐性筛选模型进行优化。
50.进一步的，所述系统还包括：第一采集单元，所述第一采集单元用于采集待研究病灶的病情发展分级；第二采集单元，所述第二采集单元用于根据所述历史手术案例，采集各历史手术用户的术后病理检测结果集合；第一统计单元，所述第一统计单元用于对所述隐形病灶特征和所述术后病理检测结果集合的相关联度进行数理统计，获得相关联度值分布；第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述相关联度值分布是否达到预设关联度值；第一对应单元，所述第一对应单元用于若所述相关联度值分布达到所述预设关联度值，将所述相关联度值分布下的历史病情发展对应至所述病情发展分级。
51.进一步的，所述系统还包括：第九获得单元，所述第九获得单元用于获得所述历史病情发展在所述病情发展分级下的手术风险等级分布；第一构建单元，所述第一构建单元用于基于所述历史病情发展和所述手术风险等级分布，构建一一对应的病情发展-风险等级映射关系网；
第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述隐形病灶特征输入至所述病情发展-风险等级映射关系网，获得对应的所述风险等级预测结果。
52.进一步的，所述系统还包括：第十获得单元，所述第十获得单元用于获得所述预设手术方案对应的预设手术准备项目集合；第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得所述标准手术方案对应的标准手术准备项目集合；第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得所述预设手术准备项目集合和所述标准手术准备项目集合的欠缺项目集合；第一补充单元，所述第一补充单元用于对所述欠缺项目集合进行补充。
53.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种乳腺介入超声手术的风险管理方法和具体实例同样适用于本实施例的一种乳腺介入超声手术的风险管理系统，通过前述对一种乳腺介入超声手术的风险管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种乳腺介入超声手术的风险管理系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
54.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
55.示例性电子设备下面参考图5来描述本发明的电子设备。
56.图5图示了根据本发明的电子设备的结构示意图。
57.基于与前述实施例中一种乳腺介入超声手术的风险管理方法的发明构思，本发明还提供一种乳腺介入超声手术的风险管理系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种乳腺介入超声手术的风险管理方法的任一方法的步骤。
58.其中，在图5中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
59.处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
60.本发明提供了一种乳腺介入超声手术的风险管理方法，所述方法包括：基于超声成像技术，获得目标用户的病灶区域的超声检查影像；根据所述超声检查影像，获得所述病灶区域的显性病灶特征和隐性病灶特征；获得所述目标用户的历史病理检测结果和当前术
前常规检查结果；将所述显性病灶特征、所述历史病理检测结果以及所述当前术前常规检查结果，上传至专家系统进行会诊，获得对所述目标用户的当前预设手术方案；基于历史手术案例，对所述隐形病灶特征进行风险预测，获得对应的风险等级预测结果；根据所述风险等级预测结果对所述预设手术方案进行扩充，获得标准手术方案；根据所述标准手术方案，对所述目标用户进行乳腺介入超声手术，且对手术过程进行全程风险监控。解决现有技术中存在对乳腺患者进行手术治疗时，仅依靠单一的病灶影像进行病情判定，来确定手术方案，无法对某些细微的隐性病灶特征进行及时捕捉，使得手术中未知风险增大，却又无法进行有效预判和严防的技术问题。通过对患者的病灶影像进行遍历研究，使得筛选出病灶的显性疾病特征和隐性疾病特征，通过对确定的显性疾病特征进行手术方案的确定，同时参考历史手术案例，对不确定的隐性疾病特征进行手术风险预测，通过预测结果对已经确定的手术方案进行扩充，使得对手术过程中的未知风险进行有效预判，确保在发生未知手术风险时，可及适应对，达到了对乳腺疾病患者的手术前和手术中进行全方位的风险预判，提高手术应对风险能力，同时确保患者手术过程顺利无误的技术效果。
61.本发明还提供一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；该存储器，用于存储；该处理器，用于通过调用，执行上述实施例一中任一项所述的方法。
62.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述实施例一中任一项所述方法的步骤。
63.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全软件实施例、完全硬件实施例、或结合软件和硬件方面实施例的形式。此外，本发明为可以在一个或多个包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。而所述的计算机可用存储介质包括但不限于：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，简称rom）、随机存取存储器（random access memory，简称ram）、磁盘存储器、只读光盘（compact disc read-only memory，简称cd-rom）、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。
64.本发明是参照本发明的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
65.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
66.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内
的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。
67.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。