[發明專利]一種用于預測射血分數保留型心衰風險的模型在審

申請號：	202110686960.8	申請日：	2021-06-21
公開（公告）號：	CN113421648A	公開（公告）日：	2021-09-21
發明（設計）人：	方向東;趙學彤;渠鴻竹;董蔚	申請（專利權）人：	中國科學院北京基因組研究所（國家生物信息中心）
主分類號：	G16H50/50	分類號：	G16H50/50;G16H50/30
代理公司：	北京精金石知識產權代理有限公司 11470	代理人：	尉月麗
地址：	100101 北京市朝陽區北辰西***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種用于預測分數保留心衰風險模型
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【權利要求書】：

1.一種預測射血分數保留型心衰風險的標志物組合，其特征在于，包括：

甲基化位點的beta值，所述的甲基化位點包括：cg06344265、cg27401945、cg25755428、cg24205914、cg23299445、cg21429551、cg21024264、cg20051875、cg17766026、cg16781992、cg13352914、cg11853697、cg10556349、cg10083824、cg08614290、cg08101977、cg07041999、cg05845376、cg05481257、cg05363438、cg03556243、cg03233656、cg00522231、cg00495303、cg00045910；

患者年齡；

是否服用利尿劑類藥物；

BMI；

尿白蛋白；

血清肌酐。

2.一種預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的模型采集的信息包括以下標志物組合：

患者年齡；是否服用利尿劑類藥物；BMI；尿白蛋白；血清肌酐；甲基化位點的beta值；

所述的甲基化位點包括：cg06344265、cg27401945、cg25755428、cg24205914、cg23299445、cg21429551、cg21024264、cg20051875、cg17766026、cg16781992、cg13352914、cg11853697、cg10556349、cg10083824、cg08614290、cg08101977、cg07041999、cg05845376、cg05481257、cg05363438、cg03556243、cg03233656、cg00522231、cg00495303、cg00045910。

3.根據權利要求2所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的模型通過對特征篩選得到的標志物組合使用DeepFM算法執行建模。

4.根據權利要求3所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的模型的建立方法包括在DeepFM算法中輸入sigmoid函數，用于射血分數保留型心衰事件的早期預測，輸出為：

其中，是預測的射血分數保留型心衰事件，yFM是FM分量的輸出，yDNN是DNN分量的輸出。

5.根據權利要求4所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的FM分量的輸出是一個加法單位和若干個內積單位的總和，FM分量的輸出為：

其中w∈R^d、V_i∈R^k(k已知)；另外的加量單位w,x反映了order-1特征的重要性，內積單元代表了order-2特征交互的影響。

6.根據權利要求4所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的DNN分量的輸出為：

yDNN＝W^|H|+1·a^|H|+b^|H|+1；

其中|H|為隱含層數，a^(l)為嵌入層的輸出，W^(l)為模型權值，b^(l)為第l層的偏差。

7.根據權利要求5所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，對于一個給定的深層隱含層，利用ReLU作為激活函數實現一個包含兩個隱含層(256，256)的深層神經網絡：

y＝f(x)＝relu(wx+b)，

這里使用logloss作為目標函數，為了控制過擬合，在節點上添加L2正則化懲罰，參數設置為0.0001。

8.根據權利要求2所述的所述的預測射血分數保留型心衰風險的模型，其特征在于，所述的DeepFM模型的性能評估采用三折交叉驗證，使用Adam作為優化算法，學習率設置為0.0001，epoch設置為400，dropout設置為60％。