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申请/专利权人：中山大学附属第一医院
申请日：2024-02-05
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118213071A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H50/20;G16H50/70;G06F18/27;G16B20/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种烟雾病鉴别评估方法，该鉴别评估方法包括如下步骤：对预先采集的数据进行对数似然函数值筛选以及十折交叉验证，得到变更筛选数据；构建烟雾病预测模型，以列线图的形式展示；构建预定的模型评估方法并对获取的烟雾病预测模型进行统计评估，得到预测模型评估结果；对获取的烟雾病预测模型进行内部验证处理，得到预测评估鉴别结果。本发明具有能够对mtDNA线粒体基因组的D‑loop区域的甲基化水平进行检测以实现对烟雾病高效准确的评估鉴别、能够为不同人群提供精准医疗服务的优点。
主权项：1.一种烟雾病鉴别评估方法，其特征在于，该鉴别评估方法包括如下步骤：1.1、采用预定的LASSO回归模型按照预设的标准对预先采集的mtDNA线粒体基因组的D-loop区域的甲基化水平和相应患者的预定临床数据进行对数似然函数值筛选以及十折交叉验证，由此得到变更筛选数据；1.2、基于变更筛选数据，采用预定的多因素logistic回归分析技术按照预定的标准构建烟雾病预测模型，同时按照预定标准以列线图的形式展示该烟雾病预测模型；1.3、将变更筛选数据导入预定的R语言pROC包中并按照预定的标准进行数据处理，从而得到预定的ROC受试者曲线和AUC曲线下面积数据，同时将变更筛选数据导入预定的R语言的特定包中并按照预定的标准结合预定的C指数分析技术进行数据处理，得到预定的模型区分度数据，基于预定的ROC受试者曲线以及AUC曲线下面积数据和模型区分度数据按照预定的标准构建预定的模型评估方法；1.4、基于预定的模型评估方法按照预定的标准对步骤1.2中获取的烟雾预测模型进行统计评估，进而得到烟雾病预测模型评估结果；1.5、按照预定的标准对步骤1.2中获取的烟雾病预测模型进行内部验证处理，得到烟雾病的预测评估鉴别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学附属第一医院 一种烟雾病鉴别评估方法
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