System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种辅助生殖信息分析方法及系统技术方案_技高网

一种辅助生殖信息分析方法及系统技术方案

技术编号:43133918 阅读:0 留言:0更新日期:2024-10-29 17:40
本发明专利技术涉及辅助生殖技术领域,公开了一种辅助生殖信息分析方法及系统,该方法通过构建基于马尔可夫决策过程的辅助生殖决策模型,实现了决策过程的系统化和标准化。模型定义了包括患者遗传数据与临床数据的状态空间,以及调整药物剂量、选择治疗方案等动作空间,并设计了依据妊娠率和活产率的奖励函数。采用深度Q网络算法进行模型训练,通过迭代学习和参数调优,提高了决策的科学性和精准性。通过A/B测试方法评估模型性能,并与医生常规方案进行对比,验证了模型的有效性。最后,基于训练好的模型,分析患者个人数据,为医生提供个性化的治疗方案建议。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及辅助生殖,具体为一种辅助生殖信息分析方法及系统


技术介绍

1、在现代医学领域,辅助生殖技术(art)已成为解决不孕不育问题的重要手段,为众多渴望拥有后代的夫妇带来了希望。随着科技的进步,art技术本身已取得了显著的成就,然而,在其应用过程中,特别是在决策制定环节,仍面临着一系列挑战,这些挑战限制了技术潜力的充分发挥。

2、当前,辅助生殖技术的决策过程主要依赖于医生的个人经验和临床指南。这种决策模式虽然在一定程度上能够指导治疗,但其局限性不容忽视。具体而言,医生的经验和知识水平因个体而异,这直接导致了治疗方案的多样性和不确定性。例如,对于同一对不孕不育夫妇,不同医生可能会根据各自的经验提出截然不同的治疗方案,这不仅影响了治疗的连贯性和一致性,也可能降低了治疗成功率。

3、而且,医生在决策过程中常常面临时间压力、信息不完全以及病情复杂等多重挑战。在有限的时间内,医生需要综合考虑患者的病史、体检结果、遗传信息等多种因素,以制定出最适合患者的治疗方案。然而,由于信息的复杂性和多维性,医生往往难以全面、准确地把握所有相关信息,这在一定程度上限制了决策的科学性和精准性。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种辅助生殖信息分析方法及系统,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种辅助生殖信息分析方法,所述方法包括:

3、s1:构建辅助生殖决策模型,将辅助生殖决策过程建模为马尔可夫决策过程,具体定义包括:

4、状态空间:包括患者的遗传数据与临床数据的向量表示;

5、动作空间:包括调整药物剂量、选择不同治疗方案和决定胚胎移植时机的决策;

6、奖励:根据妊娠率和活产率指标设计的奖励函数,用于评估动作结果;

7、策略:在给定状态下选择动作的规则,通过学习优化以最大化累计奖励;

8、s2:设计奖励函数,依据辅助生殖目标,设计包含成功怀孕分娩、胚胎质量提高、激素水平稳定和治疗失败惩罚的奖励机制;

9、s3:训练辅助生殖决策模型,选用深度q网络算法,在实际数据上进行迭代训练,采用ε-贪婪策略平衡模型行为,并对学习率和折扣因子超参数进行调优;

10、s4:评估辅助生殖决策模型,通过a/b测试方法,对比模型推荐方案与医生常规方案在妊娠率和活产率指标上的表现,设计特定测试用例评估模型性能,并基于评估结果进行持续改进;

11、s5:基于训练好的辅助生殖决策模型,分析患者的个人数据,为医生提供个性化的治疗方案建议。

12、优选的,奖励函数的具体定义为:

13、成功怀孕分娩奖励:若患者成功怀孕并分娩,则给予一个较大的正奖励,记为;

14、胚胎质量提高奖励:若胚胎质量在治疗后有所提高,则根据提高的程度给予一个正奖励,记为,该奖励与胚胎质量提高的幅度成正比;

15、激素水平稳定奖励:若患者激素水平在治疗过程中保持稳定,则给予一个小的正奖励,记为;

16、治疗失败惩罚:若治疗失败,包括未怀孕或胚胎移植失败,则给予一个负奖励,记为;

17、奖励函数r可以表示为:。

18、优选的,模型训练的实现步骤为:

19、步骤1:在深度q网络算法中,初始化q值函数q(s,a),用于估计在状态s下采取动作a的预期回报;

20、步骤2:在每个训练迭代中,对于给定的患者状态s,使用q网络计算所有可能动作a的q值,表示为:;

21、步骤3:根据q值选择动作,采用ε-贪婪策略,以概率ε随机选择一个动作,以概率1-ε选择q值最大的动作;

22、步骤4:执行选择的动作a,观察得到的新状态奖励,并使用q值计算公式更新q网络;

23、步骤5:重复上述步骤,直到达到预定的训练轮数。

24、优选的,在模型训练过程中,对于每一轮迭代,采用均方误差mse作为当前轮迭代的性能评估指标,用于监控模型的训练进度和性能变化,具体方式为:

25、获取模型对当前训练样本的关于妊娠率和活产率的预测结果,并获取对应的真实结果;

26、计算预测结果与真实结果之间的差值;对所有样本的差值求平方和,并除以样本数量,得到均方误差,计算公式为:

27、

28、其中,n为数据点的数量,为模型预测值,为真实值;根据mse值评估模型的预测精度,mse值越小,表示模型的预测精度越高。

29、优选的,收集遗传数据与临床数据作为辅助生殖决策模型的训练数据;所述遗传数据包括基因组序列和基因表达谱,用于分析遗传因素对辅助生殖的影响;所述临床数据包括患者的年龄、体重指数、病史记录、超声检查结果和激素水平检测,用于反映患者的生理状态。

30、优选的,在辅助生殖决策模型训练前,对收集的数据进行预处理,包括:

31、对收集到的数据进行清洗,剔除不完整、错误或异常值的数据记录;

32、对连续型数据进行标准化处理,消除量纲差异,使用z-score方法对数据进行标准化处理,将每个数值数据减去其均值并除以其标准差,使得处理后的数据符合标准正态分布,标准化处理的公式为:,其中,为原始数据,为原始数据的均值,为原始数据的标准差,为标准化后的数据;

33、对分类型数据进行独热编码转换。

34、优选的,评估辅助生殖决策模型性能的方法为:

35、收集预设数量的患者数据作为测试集,测试集与训练集数据相互独立;

36、设计a/b测试方案,其中a组使用医生常规方案进行治疗,b组使用模型推荐方案进行治疗,a组和b组的患者在关键特征上保持相似分布;

37、在模拟环境中执行测试,记录两组患者的治疗过程和结果;

38、设计评估指标,包括妊娠率、活产率和治疗周期数,用于量化模型推荐方案与医生常规方案的表现差异;采用卡方检验方法计算并比较a组和b组在各项评估指标上的统计差异。

39、优选的,一种辅助生殖信息分析系统,所述系统包括:

40、数据收集模块,用于收集患者的遗传数据、临床数据以及治疗过程中的诊断记录;

41、数据预处理模块,对收集到的数据进行清洗、编码和标准化处理;

42、模型定义模块,根据马尔可夫决策过程的定义,构建辅助生殖决策模型,包括状态空间、动作空间、奖励函数和策略要素;

43、模型训练模块,选用深度q网络算法,在实际数据上进行迭代训练,采用ε-贪婪策略平衡模型行为,并对学习率和折扣因子超参数进行调优;

44、a/b测试模块,通过设计a/b测试方案,对比模型推荐方案与医生常规方案在妊娠率和活产率指标上的表现,以评估模型的性能;

45、用户界面模块,设计供用户交互的界面,便于医生输入患者数据、查看分析结果和获取个性化建议。

46、与现有技术相比,本专利技术的有益本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,奖励函数的具体定义为:

3.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,模型训练的实现步骤为:

4.根据权利要求3所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于:在模型训练过程中,对于每一轮迭代,采用均方误差MSE作为当前轮迭代的性能评估指标,用于监控模型的训练进度和性能变化,具体方式为:

5.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于:收集遗传数据与临床数据作为辅助生殖决策模型的训练数据;所述遗传数据包括基因组序列和基因表达谱,用于分析遗传因素对辅助生殖的影响;所述临床数据包括患者的年龄、体重指数、病史记录、超声检查结果和激素水平检测,用于反映患者的生理状态。

6.根据权利要求4所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,在辅助生殖决策模型训练前,对收集的数据进行预处理,包括:

7.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,评估辅助生殖决策模型性能的方法为:

8.一种辅助生殖信息分析系统,其特征在于,所述系统包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,奖励函数的具体定义为:

3.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于,模型训练的实现步骤为:

4.根据权利要求3所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于:在模型训练过程中,对于每一轮迭代,采用均方误差mse作为当前轮迭代的性能评估指标,用于监控模型的训练进度和性能变化,具体方式为:

5.根据权利要求1所述的一种辅助生殖信息分析方法,其特征在于:收集...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑丽娥林志刚
申请(专利权)人:福建医科大学附属第一医院
类型:发明
国别省市:

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