[發明專利]一種基于大數據的白血病基因融合篩選系統及方法

在審

• 申請號: 202010159864.3
• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN111402960A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 朱娟;周英;付菊花
• 申請（專利權）人: 中南大學湘雅三醫院
• 主分類號: G16B50/00
• 分類號: G16B50/00;G16B40/00;G16B45/00;G16B25/00
• 代理公司: 長沙新裕知識產權代理有限公司 43210
• 代理人: 劉熙

1.一種基于大數據的白血病基因融合篩選方法，其特征在于，所述基于大數據的白血病基因融合篩選方法包括以下步驟：

第一步，通過基因融合程序進行基因數據的融合，所述融合方法包括：

選定數據庫；所述數據庫包括預先存儲本地的基因數據庫和云服務器共享的公共基因數據庫；

將選定數據庫內的基因數據和基因圖像導入融合數據庫；

對融合數據庫內的基因信息進行融合；

第二步，所述第一步進行基因數據的融合后，通過文件維護程序對單個基因形成的文件進行維護；所述維護方法包括：

對原始文件中的各個重點位置進行注釋分析；

對數據庫文件的瀏覽與常規操作進行管理；

對整個數據庫文件的搜索與過濾以及基礎數據的保存；

第三步，通過實驗管理程序對實驗進行設計，確定基因的篩選標準；通過數據提取程序進行融合后的基因信息的提取；所述提取方法包括：讀取融合數據庫中的基因信息，包括圖像信息和數據信息；

對所述基因的篩選標準進行分類，確定提取類別；

提取融合數據庫中的全部基因的圖像信息，并對全部基因進行提取類別對應信息的提取；

第四步，通過數據分析程序對第三步提取的基因數據進行分析，接收提取的基因信息的數據源，所述基因信息為結構化信息；

第五步，結合基因的篩選標準從多個所述數據源中訓練生成用于分析數據源的基因標準庫；

第六步，使用基因標準庫從每個數據源中提取至少兩個具有邏輯關系的維度及對應的維度值；

第七步，分析提取維度與基因篩選標準是否一致；獲取有關基因信息的第1信息和表示所述第1信息的時間觀測點的第2信息相互對應起來的M個以上的第3信息的時序數據信息，其中，M為3以上的自然數；

利用所述時序數據信息中包含的N個所述第3信息各自包含的所述第2信息，計算出所述觀測點各自的時間差的絕對值，將計算出的所述時間差的集合作為第1集合而生成，其中，N是3以上的自然數；

對于計算出所述時間差的絕對值的所述第3信息的各組，計算出表示在第1時刻的所述第1信息的值和從所述第1時刻起經過了規定時間的第2時刻的所述第1信息的值之間的相關關系的自相關系數，將計算出的所述自相關系數的集合作為第2集合而生成；

基于所述第1集合和所述第2集合，計算出表示所述時間差的集合和所述自相關系數的集合之間的關系的自相關函數；

基于所述自相關函數，時序地分析所述第1信息；

輸出有關分析結果的第4信息；

第八步，通過圖像分析程序對提取的基因圖像進行分析；

第九步，通過篩選程序對分析后的基因信息進行篩選；對基因融合篩選過程進行可視化管理；

第十步，通過報告生成程序生成基因篩選報告；通過云服務器對基因篩選報告進行存儲和管理，并通過顯示模塊進行顯示。

2.如權利要求1所述的基于大數據的白血病基因融合篩選方法，其特征在于，所述八步對提取的基因圖像進行分析的方法為：

(1)針對采集到的圖像信息，進行圖像表面平整區域的識別；

(2)若識別到平整區域，則對識別出的平整區域進行勾畫；若未識別到平整區域，則返回步驟(1)；

(3)計算所勾畫出的平整區域的灰度數值；

(4)針對所采集到的圖像對所勾畫出的平整區域進行摳除處理；

(5)返回步驟(1)；直至計算出的平整的區域的灰度數值最大，停止定位；

(6)獲取定位處對象的至少第一圖像和第二圖像，所述第一圖像和醫學圖像為對所述目標對象的不同組成成分具有不同加權；

(7)分別處理第一圖像和第二圖像并獲得對應的第一參數和第二參數；輸出所述第一參數和第二參數。

3.如權利要求2所述的基于大數據的白血病基因融合篩選方法，其特征在于，所述第一圖像為T1圖像，所述第二圖像為T2圖像；所述目標對象為基因。

4.如權利要求2所述的基于大數據的白血病基因融合篩選方法，其特征在于，所述第一圖像為對目標對象的表征結構的組成成分加權成像，所述第二圖像為對目標對象的表征病理的組成成分加權成像。