1.一种癌症危险程度辨别系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取筛查对象个人信息、筛查对象的前列腺特异性抗原检查结果，所述第一获取模块还用于：

对所述筛查对象的前列腺磁共振扫描图像进行预处理，所述预处理包括去噪、标准化以及增强对比度；

抗原检查筛查模块，用于基于所述筛查对象个人信息、所述筛查对象的前列腺特异性抗原检查结果确定筛查对象抗原检查的风险值；

第二获取模块，用于若所述筛查对象抗原检查的风险值大于预设阈值，则获取筛查对象的前列腺磁共振扫描图像；

图结构模块，用于基于所述筛查对象的前列腺特异性抗原检查结果、所述筛查对象的前列腺磁共振扫描图像构建图结构，所述图结构包括两个节点和两个节点之间的一条边，两个节点包括抗原检查节点、磁共振检查节点，抗原检查节点的节点特征包括所述筛查对象个人信息、所述筛查对象的前列腺特异性抗原检查结果，磁共振检查节点的节点特征包括所述筛查对象的前列腺磁共振扫描图像，节点之间的边的特征包括抗原检查和磁共振检查的一致程度；

分析信息确定模块，用于基于图卷积网络对所述图结构进行处理确定前列腺癌分析信息，所述图卷积网络的输入为所述图结构，所述图卷积网络的输出为前列腺癌分析信息，所述前列腺癌分析信息包括前列腺癌的有无、肿瘤的位置、大小、形状、密度、边缘清晰度和是否有侵犯周围组织或器官的迹象、抗原检查的可靠度；

生成对抗模块，用于基于所述筛查对象的前列腺磁共振扫描图像、所述前列腺癌分析信息使用生成对抗网络生成前列腺癌模拟生长视频；

危险程度确定模块，用于基于所述前列腺癌模拟生长视频确定前列腺癌危险程度，所述危险程度确定模块还用于：

基于危险程度确定模型对所述前列腺癌模拟生长视频进行处理确定前列腺癌危险程度，所述危险程度确定模型为长短期神经网络模型，所述危险程度确定模型包括信息变化序列确定层、危险信息确定层、前列腺癌危险程度确定层，信息变化序列确定层的输入为肿瘤大小的时间序列数据、肿瘤形状的时间序列数据、肿瘤位置的时间序列数据、肿瘤密度的时间序列数据，肿瘤边缘清晰度的时间序列数据，信息变化序列确定层的输出为肿瘤大小的时间序列数据、肿瘤形状的时间序列数据、肿瘤位置的时间序列数据、肿瘤密度的时间序列数据，肿瘤边缘清晰度的时间序列数据，危险信息确定层的输入为肿瘤大小的时间序列数据、肿瘤形状的时间序列数据、肿瘤位置的时间序列数据、肿瘤密度的时间序列数据，肿瘤边缘清晰度的时间序列数据，危险信息确定层的输出为肿瘤大小危险程度、肿瘤形状危险程度、肿瘤位置危险程度、肿瘤密度危险程度、肿瘤边缘清晰度危险程度，危险程度确定层的输入为肿瘤大小危险程度、肿瘤形状危险程度、肿瘤位置危险程度、肿瘤密度危险程度、肿瘤边缘清晰度危险程度，危险程度确定层的输出为前列腺癌危险程度。

2.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；存储器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1所述的癌症危险程度辨别系统。

3.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的癌症危险程度辨别系统。