一种肾脏疾病活动度的检测系统

摘要

本发明属于疾病诊断技术领域，公开了一种肾脏疾病活动度的检测系统，血液检测模块通过医疗检测设备检测血液中的细胞的参数；功能检测模块通过医疗检测设备检测肾脏功能；数据处理模块对整体系统中的数据进行预处理、分析、分类储存；图谱构建模块根据采集的数据，利用模型构建程序构建图谱模型，并对图谱图像进行预处理和深度处理；活动度分析模块通过在SLE患儿血浆中筛选出IP‑10细胞因子，并检测血浆中IP‑10水平，作为分析SLE疾病总体疾病活动度。本发明提供的肾脏疾病活动度的检测系统提高了诊断SLE患儿中总体疾病活动者和肾脏疾病活动者的灵敏度和特异性，并且操作简单，易于推广。

说明书

技术领域

本发明属于疾病诊断技术领域，尤其涉及一种肾脏疾病活动度的检测系统。

背景技术

目前，肾脏疾病是一种严重危害人类健康常见病的统称，主要包括不同类型的肾炎、急性肾衰竭、肾结石、肾囊肿等等。肾脏疾病的主要临床表现有蛋白尿、血尿、水肿、高血压、肾功能不全等。多年来，临床医生根据患者的病史、体检和化验检查进行综合分析，总结出肾小球疾病的几大临床症候群，如急性肾炎综合征、肾病综合征、急进性肾炎综合征、慢性肾炎综合征等作为临床诊断的依据并指导治疗，在肾活检技术开展以前，对肾脏病的诊断与治疗起到了积极的作用。临床综合征诊断的局限性是显而易见的，它必须结合肾组织病理学诊断，才有可能对疾病的病理生理机制和病因进行分析，进而指导诊断和治疗。在一些尚不能开展肾活检的基层医院，仍然停留在临床综合征诊断水平。肾脏疾病病因复杂，由于大多数"原发性"肾小球疾病发病机制尚不完全清楚，肾小球疾病的治疗以经验性治疗为多，缺乏病因性治疗的手段，也正因如此，在肾小球疾病治疗领域，前瞻性、随机对照的临床治疗试验非常有限。尽管如此，回顾过去三十年，在每个阶段还是有一些标志性的治疗方法被用于临床，并在一定程度上提高了肾脏疾病的治疗水平。但是现有的肾脏疾病诊断灵敏度低，操作复杂，不便于进行推广。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的肾脏疾病诊断灵敏度低，操作复杂，不便于进行推广。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种肾脏疾病活动度的检测系统。

本发明是这样实现的，一种肾脏疾病活动度的检测系统，所述肾脏疾病活动度的检测系统，包括：

血液检测模块，通过医疗检测设备检测血液中的细胞的参数；

功能检测模块，通过医疗检测设备检测肾脏功能；

数据处理模块，对整体系统中的数据进行预处理、分析、分类储存；

图谱构建模块，根据采集的数据，利用模型构建程序构建图谱模型，并对图谱图像进行预处理和深度处理；

活动度分析模块，通过在SLE患儿血浆中筛选出IP-10细胞因子，并检测血浆中IP-10水平，作为分析SLE疾病总体疾病活动度；

数据传输模块，通过无线传输设备搭建整体检测系统与云服务器之间的桥梁，实现数据的交互；

云服务器模块，利用大数据处理技术对整体系统中的数据进行处理。

进一步，所述血液检测模块检测细胞的参数包括：细胞的数量、细胞的形态分析、细胞的沉降率。

进一步，所述通过医疗检测设备检测肾脏功能包括：血清尿素、血肌酐、血β2-微球蛋白、尿酸。

进一步，所述数据处理模对整体系统中的数据进行分类储存具体过程为：

根据肾脏疾病活动度的检测数据，确定一些类并随机地初始化它们各自的中心点；

确定每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，将这个点分类为最接近它的组；

基于上述的分类数据，通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心；重复上述过程，直至对全部数据分类完成，进行储存。

进一步，所述图谱构建模块根据采集的数据，利用模型构建程序构建图谱模型具体过程为：

根据细胞的数量、细胞的形态分析、细胞的沉降率，确定对应的节点特征矩阵；

对节点特征矩阵进行图像结构转换，得到第一图像关联矩阵；

第一图像关联矩阵输入到图像转移矩阵生产器中，输出第一图像转移矩阵，第一图像转移矩阵表征图谱。

进一步，所述图谱构建模块对图谱进行预处理的过程为：

利用分量法对彩色图像进行灰度化；

通过平移、转置、镜像、旋转、缩放几何变换对采集的图像进行处理，以改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差；

通过中值去噪对原图像进行处理，以突出图像中特征，抑制图像中不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

进一步，所述通过中值去噪对原图像进行处理具体过程为：

确定图谱图像的首地址及图像的宽和高，设定一块内存缓冲区，以暂存结果图谱图像，并进行初始化；

对图谱图像中的像素点进行扫描，将其邻域各元素的像素值从小到大进行排序，将求得到的中间值赋值给目标图谱图像中与当前点对应的像素点；

重复上述过程，直到处理完图谱图像的全部像素点，将结果从内存缓冲区复制到源图像的数据区。

进一步，所述图谱构建模块对图谱进行深度处理具体过程为：

将预处理完成的图谱图像进行特征提取，并对图谱图像进行特征描述；根据特征描述，对图谱图像进行识别。

本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的肾脏疾病活动度的检测系统。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的肾脏疾病活动度的检测系统。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明首次在SLE患儿血浆中筛选出IP-10这一细胞因子，通过检测血浆中IP-10水平，不仅能很好的区分疾病活动性SLE患儿和非活动性SLE患儿，敏感性和特异性分别为81％和74％，而且可以很好的区分SLE患儿中肾脏疾病活动者和肾脏疾病非活动者，灵敏度为72.2％，特异度为60.7％。本发明提供的肾脏疾病活动度的检测系统提高了诊断SLE患儿中总体疾病活动者和肾脏疾病活动者的灵敏度和特异性，并且操作简单，易于推广。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，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这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的肾脏疾病活动度的检测系统结构示意图；

图1中：1、血液检测模块；2、功能检测模块；3、数据处理模块；4、图谱构建模块；5、活动度分析模块；6、数据传输模块；7、云服务器模块。

图2是本发明实施例提供的数据处理模对整体系统中的数据进行分类储存方法流程图。

图3是本发明实施例提供的图谱构建模块利用模型构建程序构建图谱模型方法流程图。

图4是本发明实施例提供的图谱构建模块对图谱进行预处理方法流程图。

图5是本发明实施例提供的通过中值去噪对原图像进行处理方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种肾脏疾病活动度的检测系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的肾脏疾病活动度的检测系统包括：

血液检测模块1，通过医疗检测设备检测血液中的细胞的参数。

功能检测模块2，通过医疗检测设备检测肾脏功能。

数据处理模块3，对整体系统中的数据进行预处理、分析、分类储存。

图谱构建模块4，根据采集的数据，利用模型构建程序构建图谱模型，并对图谱图像进行预处理和深度处理。

活动度分析模块5，通过在SLE患儿血浆中筛选出IP-10细胞因子，并检测血浆中IP-10水平，作为分析SLE疾病总体疾病活动度。

数据传输模块6，通过无线传输设备搭建整体检测系统与云服务器之间的桥梁，实现数据的交互。

云服务器模块7，利用大数据处理技术对整体系统中的数据进行处理。

本发明实施例提供的血液检测模块检测细胞的参数包括：细胞的数量、细胞的形态分析、细胞的沉降率。

本发明实施例提供的通过医疗检测设备检测肾脏功能包括：血清尿素、血肌酐、血β2-微球蛋白、尿酸。

如图2所示，本发明实施例提供的数据处理模对整体系统中的数据进行分类储存具体过程为：

S101：根据肾脏疾病活动度的检测数据，确定一些类并随机地初始化它们各自的中心点；

S102：确定每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，将这个点分类为最接近它的组；

S103：基于上述的分类数据，通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心；重复上述过程，直至对全部数据分类完成，进行储存。

如图3所示，本发明实施例提供的图谱构建模块根据采集的数据，利用模型构建程序构建图谱模型具体过程为：

S201：根据细胞的数量、细胞的形态分析、细胞的沉降率，确定对应的节点特征矩阵；

S202：对节点特征矩阵进行图像结构转换，得到第一图像关联矩阵；

S203：第一图像关联矩阵输入到图像转移矩阵生产器中，输出第一图像转移矩阵，第一图像转移矩阵表征图谱。

如图4所示，本发明实施例提供的图谱构建模块对图谱进行预处理的过程为：

S301：利用分量法对彩色图像进行灰度化；

S302：通过平移、转置、镜像、旋转、缩放几何变换对采集的图像进行处理，以改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差；

S303：通过中值去噪对原图像进行处理，以突出图像中特征，抑制图像中不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

本发明实施例提供的图谱构建模块对图谱进行深度处理具体过程为：

将预处理完成的图谱图像进行特征提取，并对图谱图像进行特征描述；

根据特征描述，对图谱图像进行识别。

如图5所示，本发明实施例提供的通过中值去噪对原图像进行处理具体过程为：

S401：确定图谱图像的首地址及图像的宽和高，设定一块内存缓冲区，以暂存结果图谱图像，并进行初始化；

S402：对图谱图像中的像素点进行扫描，将其邻域各元素的像素值从小到大进行排序，将求得到的中间值赋值给目标图谱图像中与当前点对应的像素点；

S403：重复上述过程，直到处理完图谱图像的全部像素点，将结果从内存缓冲区复制到源图像的数据区。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。