[發(fā)明專利]一種復(fù)雜疾病診斷系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710242517.5
• 申請日: 2017-04-14
• 公開（公告）號: CN107169264B
• 公開（公告）日: 2019-12-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王秀鳳;張磊;廖成彬;陳瑞群;吳立蓉
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東藥科大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06K9/62
• 代理公司: 44416 廣州科沃園專利代理有限公司
• 代理人: 張帥<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種復(fù)雜疾病診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：

標志物整合模塊，用于以疾病為單位存儲有整合生物標志物系統(tǒng)；

標志物篩選模塊，用于采用粗糙集屬性約簡方法在整合生物標志物系統(tǒng)內(nèi)篩選關(guān)鍵生物標志物，計算每個生物標志物對疾病分類的屬性重要度并進行排序，選取屬性重要度排序在設(shè)定名次內(nèi)的生物標志物作為關(guān)鍵生物標志物；所述標志物篩選模塊計算每個生物標志物對疾病分類的屬性重要度的具體方式為：給定一個決策表DT＝(U,C∪D,V,f)，sig(α,C,D)＝γ_C(D)＝γ_C(D)-γ_C-{α}(D)定義為條件屬性α對條件屬性集C相對于決策屬性D的重要度，條件屬性集C為整合生物標志物系統(tǒng)內(nèi)所有生物標志物，各個條件屬性α的取值為對應(yīng)的生物標志物的含量，決策屬性D表示受檢人屬于某種疾病患者或者非某種疾病患者，分別取值1和-1表示；

診斷模型建立模塊，用于基于支持向量分類機建立疾病診斷模型；所述診斷模型建立模塊包括初始建立子模塊和模型優(yōu)化子模塊，其中初始建立子模塊用于在支持向量分類機的基礎(chǔ)上進行疾病診斷模型的初始建立；模型優(yōu)化子模塊用于將含有已標簽樣本集的源域知識遷移至建立好的疾病診斷模型中、對模型進行優(yōu)化。

2.如權(quán)利要求1所述的復(fù)雜疾病診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述診斷模型建立模塊基于支持向量分類機建立疾病診斷模型的具體方式為：根據(jù)采集到的樣本集{(x_i,y_i)|i＝1,2,…k},x_i∈R^d,y_i∈{1,-1}，尋求一個反映樣本數(shù)據(jù)的最優(yōu)函數(shù)關(guān)系y＝f(x)，其中x_i為輸入向量，對應(yīng)于關(guān)鍵生物標志物的含量，y_i為期望輸出，對應(yīng)于受檢者的分類結(jié)果，該分類結(jié)果包括受檢者為該疾病患者或非該疾病患者，確定分類模型為：核函數(shù)K(x_i,y_i)選用高斯核函數(shù)：K(x_i,y_i)＝exp(-γ||x_i-x_j||²,γ>0)，其中參數(shù)γ和懲罰系數(shù)C采用網(wǎng)格搜索法確定。

3.如權(quán)利要求1所述的復(fù)雜疾病診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述整合生物標志物系統(tǒng)內(nèi)包含有生化指標、影像學指標、代謝標志物、蛋白質(zhì)標志物和基因標志物。