申请/专利权人：精智未来(广州)智能科技有限公司

申请日：2024-03-05

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117831756B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06F18/10;G06F18/214;G06N20/10;G16C20/30;G16C20/70;G01N33/50;A61B5/00;A61B10/00;G01N30/02;G01N30/72;G01N30/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本申请公开了一种认知障碍的辅助分析方法、装置、设备及存储介质，方法通过获取认知障碍对象以及健康对象的呼气数据，以此作为训练样本，在对模型训练的过程中，以目标标志物集合中的所有化合物作为模型预测分析的因素，训练得到认知障碍预测模型。其中，目标标志物集合中的每种标志物与认知障碍具有强相关性，当获取到目标对象的呼气时，将呼气输入认知障碍预测模型，输出目标对象是否为认知障碍。可见，通过采集呼气的方式进行认知障碍分析，能够快速获取目标对象的认知障碍分析结果，由于具体进行分析的每种标志物与认知障碍具有强相关性，保证了认知障碍分析结果的准确性和可靠性，从而高效辅助医生判断待分析对象是否具有认知障碍。

主权项：1.一种认知障碍的辅助分析方法，其特征在于，包括：获取目标对象的呼气；将所述呼气输入至预先建立的认知障碍预测模型，输出所述目标对象的认知障碍测评结果；所述认知障碍预测模型的建立过程，包括：获取认知障碍对象呼气数据以及健康对象呼气数据；以所述认知障碍对象呼气数据和所述健康对象呼气数据作为训练样本，以目标标志物集合作为模型预测分析因素，对基础模型进行训练，得到认知障碍预测模型；所述目标标志物集合为包括有预设数量的化合物的组合，所述组合中的每种化合物均从预先构建的差异标志物集合中选取；所述差异标志物集合包括2-甲基戊烷、乙酸乙酯、1,2-二氯丙烷、甲基丙基硫醚、2,4,4-三甲基-2-戊烯、3-乙基己烷、Z-1-甲硫基-1-丙烯、甲苯、对二甲苯、顺-2-壬烯、壬烷、丙基苯、苯甲醛、苯甲腈、己酸乙酯、1,4-桉叶素、邻异丙基甲苯、对异丙基甲苯、4,5-二甲基壬烷、4-甲基癸烷、4-异丙烯基甲苯、2,3-二甲基癸烷、十一烷、2,4,6-三甲基癸烷以及1,2,4,5-四甲苯；所述差异标志物集合的构建过程，包括：获取健康对象的呼气和认知障碍对象的呼气；通过气相色谱仪联用质谱对所述健康对象的呼气以及所述认知障碍对象的呼气进行检测，获得所述健康对象的第一呼气化合物谱图以及所述认知障碍对象的第二呼气化合物谱图；针对所述第一呼气化合物谱图和所述第二呼气化合物谱图中的每个呼气化合物谱图，对所述呼气化合物谱图进行归一化处理、峰剔除处理、峰填充处理以及Z-score处理，得到标准化的呼气化合物谱图；计算标准化后的呼气化合物谱图中的每个化合物峰的假阳发现率FDR值和变量投影重要性指标VIP值，将标准化后的呼气化合物谱图中FDR值小于预设FDR阈值且VIP值大于预设VIP阈值的化合物峰对应的化合物确定为差异标志物，并组合各个差异标志物得到差异标志物集合；所述以所述认知障碍对象呼气数据和所述健康对象呼气数据作为训练样本，以目标标志物集合作为模型预测分析因素，对基础模型进行训练，得到认知障碍预测模型，包括：在基础模型以所述认知障碍对象呼气数据和所述健康对象呼气数据作为训练样本，以目标标志物集合作为模型预测分析因素进行训练的过程中，通过网格搜索结合交叉验证，确定所述基础模型的最佳参数组合；通过支持向量机SVM算法结合网格搜索，确定所述最佳参数组合中的最佳模型参数；在所述最佳模型参数下对所述基础模型进行训练，得到认知障碍预测模型；所述计算所述标准化后的呼气化合物谱图中的每个化合物峰的假阳发现率FDR值和变量投影重要性指标VIP值，包括：针对所述标准化后的呼气化合物谱图中的每个化合物峰，通过将所述化合物峰在标准化后的第一呼气化合物谱图中的峰值，与所述化合物峰在标准化后的第二呼气化合物谱图中的峰值进行对比，确定所述化合物峰的p值以及VIP值，并对该p值转换得到所述化合物峰的FDR值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 精智未来(广州)智能科技有限公司 一种认知障碍的辅助分析方法、装置、设备及存储介质

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