[發明專利]一種鼻咽癌數據庫及基于所述數據庫的綜合診療決策方法

有效

• 申請號: 201810047144.0
• 申請日: 2018-01-18
• 公開（公告）號: CN108320797B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 陳明遠;蔡宏民;劉友平;陳佳洲;鄒雄;游瑞
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/70;G16H10/60;G16B20/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 宋靜娜;郝傳鑫

1.一種鼻咽癌數據庫，其特征在于，包括臨床大數據庫和基因數據庫；

所述臨床大數據庫中記錄有由臨床文字數字信息形成的第一數據以及根據臨床圖像信息提取并識別出的第二數據；鼻咽癌數據庫中的第一數據、第二數據和/或基因數據都伴隨其時間屬性；

所述第一數據、第二數據和基因數據均為單組學數據，所述鼻咽癌數據庫構成能夠存儲包含第一數據、第二數據和基因數據的多組學數據庫；

所述鼻咽癌數據庫中的數據用于支持診療決策服務器進行基于第一模型、第二模型、第三模型、第四模型和/或第五模型的診療決策；所述第四模型中包括公共發現模型，所述公共發現模型基于稀疏表達理論構建；

所述公共發現模型以整合模型優化函數為核心，所述整合模型優化函數為用于在多組學數據中挑選出對鼻咽癌患者生存預后具備指向性的指標：

Subjectto:X_i,j∈{0,1}

XI₁≤b₁

X^TI₂≤b₂

其中H表示組學數據S₁和S₂之間的相似度，X表示分配矩陣，表示數據S₁內部特征關聯關系，表示數據S₂內部特征關聯關系，公式第一項表示分配矩陣X盡量滿足相似度矩陣H的分布，第二項和第三項分別表示融入了數據S₁和數據S₂的先驗知識，提高準確率，第四項表示分配矩陣具有稀疏性，使得可以更好的解釋數據S₁和數據S₂之間的關聯關系。

其中L_M為歸一化拉普拉斯矩陣，如下表示

根據拉普拉斯矩陣性質，可以得到以下公式

2.一種綜合診療決策方法，其特征在于，所述診療決策方法使用權利要求1中所述鼻咽癌數據庫，包括：

根據鼻咽癌數據庫中的數據構建診療決策模型，所述診療決策模型包括第一模型、第二模型、第三模型、第四模型和/或第五模型；所述第一模型以第一數據為輸入，所述第二模型以第二數據為輸入，所述第三模型以基因數據為輸入，所述第四模型和所述第五模型以鼻咽癌數據庫中多組學數據為輸入；

選擇診療決策模型；

根據所述診療決策模型為用戶提供診療決策服務；

其中，所述第四模型中包括公共發現模型，所述公共發現模型基于稀疏表達理論構建；

所述公共發現模型以整合模型優化函數為核心，所述整合模型優化函數為用于在多組學數據中挑選出對鼻咽癌患者生存預后具備指向性的指標：

XI₁≤b₁

X^TI₂≤b₂

其中H表示組學數據S₁和S₂之間的相似度，X表示分配矩陣，表示數據S₁內部特征關聯關系，表示數據S₂內部特征關聯關系，公式第一項表示分配矩陣X盡量滿足相似度矩陣H的分布，第二項和第三項分別表示融入了數據S₁和數據S₂的先驗知識，提高準確率，第四項表示分配矩陣具有稀疏性，使得可以更好的解釋數據S₁和數據S₂之間的關聯關系。

其中L_M為歸一化拉普拉斯矩陣，如下表示

根據拉普拉斯矩陣性質，可以得到以下公式

3.根據權利要求2所述的一種綜合診療決策方法，其特征在于：所述第四模型的構建方法包括：

對多組學數據進行整合分析，建立經質量評估后的數據存儲模型；

在所述數據存儲模型框架下獲取多組學數據之間的關聯性，建立基于多組學數據整合的第四模型。