[發(fā)明專利]狀態(tài)確定系統(tǒng)和電子設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010065025.5
• 申請(qǐng)日: 2020-01-20
• 公開（公告）號(hào): CN111276248B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝桂綱;甘俊藹;任彥菲;任建洪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州帕諾米克生物醫(yī)藥科技有限公司
• 主分類號(hào): G16H50/30
• 分類號(hào): G16H50/30;G16B40/00
• 代理公司: 北京林達(dá)劉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開涉及一種狀態(tài)確定系統(tǒng)和電子設(shè)備，所述系統(tǒng)包括：指紋圖譜數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取待確定對(duì)象的指紋圖譜數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)所述指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到狀態(tài)值，所述狀態(tài)值用于表征所述對(duì)象的健康狀態(tài)，所述健康狀態(tài)包括兩個(gè)邊界狀態(tài)，以及所述邊界狀態(tài)之間的任意一個(gè)或多個(gè)中間狀態(tài)。利用本公開各實(shí)施例，可以提高狀態(tài)確定結(jié)果的可解釋性，提高狀態(tài)確定結(jié)果的精確度和可靠性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及生物檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種狀態(tài)確定系統(tǒng)和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的身體狀態(tài)判斷，通常是以一種或多種標(biāo)志物的濃度變化狀態(tài)為判斷依據(jù)。但是這種判斷方式依賴于為數(shù)不多的若干指標(biāo)(比如依賴于5個(gè)標(biāo)志物的指標(biāo))，導(dǎo)致診斷魯棒性較低，一個(gè)標(biāo)志物的濃度出現(xiàn)誤差就會(huì)導(dǎo)致診斷結(jié)果出現(xiàn)較大的偏差，誤診率較高。而隨著高通量檢測(cè)手段的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人們?cè)谏眢w狀態(tài)判斷中，開始利用具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的人工智能設(shè)備或者裝置對(duì)高通量指紋圖譜進(jìn)行處理，確定出所述待確定對(duì)象的身體健康狀態(tài)，由于指紋圖譜對(duì)應(yīng)的指標(biāo)數(shù)目顯著增加，可以有效提高診斷的魯棒性。

但是目前現(xiàn)有的基于高通量指紋圖譜數(shù)據(jù)的人工智能診斷設(shè)備，輸出的都是二元分類的結(jié)果，比如患病或者不患病兩種結(jié)果。但是這種結(jié)果在生物學(xué)意義上的可解釋性較低，進(jìn)而也導(dǎo)致根據(jù)設(shè)備輸出結(jié)果進(jìn)行的疾病診斷的精確度和可靠性較低。

發(fā)明內(nèi)容

本公開提出了一種狀態(tài)確定系統(tǒng)和電子設(shè)備，以提高狀態(tài)確定結(jié)果的可解釋性，提高狀態(tài)確定結(jié)果的精確度和可靠性。

根據(jù)本公開的一方面，提供了一種狀態(tài)確定系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

指紋圖譜數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取待確定對(duì)象的指紋圖譜數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)所述指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到狀態(tài)值，所述狀態(tài)值用于表征所述對(duì)象的健康狀態(tài)，所述健康狀態(tài)包括兩個(gè)邊界狀態(tài)，以及所述邊界狀態(tài)之間的任意一個(gè)或多個(gè)中間狀態(tài)。

在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述系統(tǒng)還包括：

狀態(tài)確定模塊，用于根據(jù)所述狀態(tài)值和編碼值，確定所述待確定對(duì)象的健康狀態(tài)，其中，每個(gè)編碼值和每種健康狀態(tài)唯一對(duì)應(yīng)。

在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述數(shù)據(jù)處理模塊基于以下表達(dá)式對(duì)所述指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理：

f(x)＝A+∑BXe^(C+EX)

式中，A為常數(shù)；

X為指紋圖譜數(shù)據(jù)，是維度為N的向量；

B向量為指紋圖譜數(shù)據(jù)的方向因子，長(zhǎng)度為N；

C向量為指紋圖譜數(shù)據(jù)中的未知變量指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的本底影響因子，長(zhǎng)度為N；

E矩陣為指紋圖譜數(shù)據(jù)中的未知變量指標(biāo)之間的相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，是N*N的方塊矩陣；

f(x)為所述狀態(tài)值。

在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述數(shù)據(jù)處理模塊的參數(shù)包括預(yù)先采用遺傳算法擬合得到。

在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述數(shù)據(jù)處理模塊的參數(shù)包括采用下述方式擬合得到：

利用特定編碼方式對(duì)初始的所述數(shù)據(jù)處理模塊中的參數(shù)進(jìn)行編碼，得到編碼參數(shù)；

對(duì)所述編碼參數(shù)隨機(jī)組合得到多組參數(shù)種群；

確定所述多組參數(shù)種群中每組參數(shù)種群的適應(yīng)度值；

若所述每組參數(shù)種群的適應(yīng)度值均不滿足預(yù)設(shè)條件，則對(duì)所述多組參數(shù)種群進(jìn)行選擇、交叉和/或變異遺傳處理，直至得到適應(yīng)度值滿足所述預(yù)設(shè)條件的最優(yōu)參數(shù)種群；

以所述最優(yōu)參數(shù)種群中的各參數(shù)，作為所述數(shù)據(jù)處理模塊的參數(shù)。