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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理与深度学习领域,具体涉及基于外周血代谢组学利用神经网络构建淋巴瘤早期诊断模型及应用。
技术介绍
1、淋巴瘤是一种起源于淋巴系统的癌症,其流行病学特征多种多样,在不同人群和不同地理区域之间存在显著差异(smith 等人,2020年)。淋巴瘤的临床特征多种多样,既有无症状的淋巴结肿大,也有发热等全身症状(johnson&federico,2019)。鉴于淋巴瘤的异质性,早期准确诊断对患者的有效管理和治疗效果至关重要。
2、代谢组学是对生物系统中的小分子代谢物进行综合分析的方法,已成为肿瘤学领域的有力工具(lee等人,2018年)。它提供了对伴随癌症进展的代谢改变的见解,并为疾病诊断和预后提供了潜在的生物标志物(harris等人,2017年)。
3、传统的代谢组学分析面临着各种挑战,如处理复杂的高维数据、需要大量的专业知识以及传统方法的计算局限性。目前正在开发先进的计算方法,如机器学习,以应对这些挑战(kourou等人,2015年;zhang等人,2019年)。然而,代谢组学数据是详细描述特定成分浓度的一维序列,缺乏心电图或脑电图等信号的时间属性,无法通过傅立叶或小波变换等方法转化为可解释的二维图像。因此,有必要采用专门的分析方法。为了应对将传统深度学习可视化模型应用于代谢组学的挑战,本专利技术公开了一种利用一维神经网络进行代谢组学数据分类、模型构建和特征可视化的方法,旨在实现早期检测和识别可作为诊断标记的特定代谢特征。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种淋巴瘤早期辅助诊断标志物,其特征在于:该标志物为以下(1)或/和(2):
2.权利要求1所述的淋巴瘤早期辅助诊断标志物在制备淋巴瘤早期辅助诊断产品中的应用。
3.检测权利要求1所述淋巴瘤早期辅助诊断标志物的物质在制备淋巴瘤早期辅助诊断产品中的应用。
4.根据权利要求3所述的应用,其特征在于:所述的物质为用于检测血清中诊断标志物含量的物质。
5.一种淋巴瘤早期辅助诊断试剂盒,其特征在于:该试剂盒包含有用于检测权利要求1中所述淋巴瘤早期辅助诊断标志物的物质。
6.根据权利要求5所述的淋巴瘤早期辅助诊断试剂盒,其特征在于:该试剂盒还包含记载有模型的载体或者负载有模型的装置。
7.一种淋巴瘤AI诊断模型的构建方法,其特征在于:包含以下步骤:
8.一种淋巴瘤AI诊断模型,其特征在于,通过如权利要求7所述的淋巴瘤AI诊断模型的构建方法构建得到。
9.一种计算设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行实现如权利要求7所述的淋巴瘤AI诊断模型的构建方法所构建
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有能够被处理器加载并执行实现如权利要求7所述的淋巴瘤AI诊断模型的构建方法所构建的疾病筛查模型。
...【技术特征摘要】
1.一种淋巴瘤早期辅助诊断标志物,其特征在于:该标志物为以下(1)或/和(2):
2.权利要求1所述的淋巴瘤早期辅助诊断标志物在制备淋巴瘤早期辅助诊断产品中的应用。
3.检测权利要求1所述淋巴瘤早期辅助诊断标志物的物质在制备淋巴瘤早期辅助诊断产品中的应用。
4.根据权利要求3所述的应用,其特征在于:所述的物质为用于检测血清中诊断标志物含量的物质。
5.一种淋巴瘤早期辅助诊断试剂盒,其特征在于:该试剂盒包含有用于检测权利要求1中所述淋巴瘤早期辅助诊断标志物的物质。
6.根据权利要求5所述的淋巴瘤早期辅助诊断试剂盒,其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:王慧涵,何涛,燕玮,闻英友,刘小玉,贾学明,
申请(专利权)人:中国医科大学附属盛京医院,
类型:发明
国别省市:
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