[發明專利]一種基于生長激素治療的兒童階段身高預測方法

在審

• 申請號: 202011144782.8
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112382361A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 毛科技;康帥兵;華子雯;樊鑫奔
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H50/70;G16H70/20;G16H70/40;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵

1.一種基于生長激素治療的兒童階段身高預測方法，包括以下步驟：

步驟1：經生長激素治療的患兒數據的采集與處理，具體包括：

11)對采集到的數據進行分類整理，排除患有慢性疾病的兒童。提取相關的數據信息，包括兒童姓名、性別、出生日期、開始治療時日期、開始治療時骨齡(CHN)、開始治療時身高、開始治療時體重、父親身高、母親身高、生長激素用藥劑量，胰島素一號增長因子IGF-1、性征。

12)對數據進行預處理，兒童性別在處理時將男生轉換成數值0，女生轉換為數值1，對于部分缺失的數據采用線性插值方法進行補全。

步驟2：訓練生成生長激素治療的身高預測模型，具體包括：

21)選取性別、年齡、骨齡、身高、體重、生長激素劑量、父親身高、母親身高8個特征值作為網絡的輸入，治療三個月后的身高作為網絡輸。

22)利用粒子群算法(PSO)優化算法，篩選BP神經網絡的初始值和權值，使用LM算法對BP網絡進行訓練。

23)搭建PSO-LMBP雙隱含層神經網絡，輸入層的神經元個數為8，隱藏層的神經元個數分別為10和2，輸出層神經元個數為1。其中truth為期待的目標輸出真實值，x_i為傳輸層的輸出值。

24)將8個特征值作為輸入信號，輸入BP神經網絡，信號通過前向傳播從輸入層到隱藏層，最后到達輸出層，在輸出層得到的信號即為生長激素治療三個月后的身高。計算輸出信號的預測值與期望值之間的誤差，若誤差不滿足終止條件，則對誤差進行反向傳播，進而對神經元之間的連接權值進行更新，權值更新公式如下：

其中ω_ij為輸入層的第i個神經元與隱藏層的第j個神經元間的權值，E_p為誤差信號，η為學習率。

25)通過不斷更新權值，訓練學習若干次，驗證模型可靠性，最終得到身高預測網絡模型，保存網絡模型。

步驟3：預測生長激素治療三個月后的身高，具體包括：

31)選擇預測的兒童基本數據，進行預處理。

32)通過步驟2中保存的網絡模型，向PSO-LMBP網絡模型中輸入兒童的8個特征值，得到三個月后的預測身高數據。

步驟4：預測生長激素治療三個月后的身高，具體包括：

41)獲取步驟3的身高預測結果，將其作為新一階段(三個月)的網絡輸入，其中性別、父母身高為固定值；年齡通過計算得到；骨齡和體重采用大數據統計的增長均值得出，體重也可進行動態調整；生長激素劑量默認采用步驟3中的劑量，也可進行動態調整，計算新一階段的身高。

42)重復上一過程，直到預測輸出的身高達到同性別、同年齡兒童的平均身高，繪制治療期間的兒童身高變化曲線。

2.如權利要求1所述的基于生長激素治療的兒童階段身高預測方法，其特征在于：步驟25)訓練學習的次數是1000次。