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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种产前筛查数据采集分析系统及方法，涉及生物医学工程技术领域，包括：通过高分辨率成像设备和无创采集方式，获取孕妇的胎儿图像、血液样本以及生物标志物信息，并加载至测序仪上；将高精度遗传信息数据输入基于机器学习的生物标志物预测模型中，输出预测结果；根据输出的预测结果，通过基于量子辅助的多模态数据分析平台，进行高效整合和分析。本发明通过集成高分辨率成像、无创样本采集、动态测序深度优化、量子辅助多模态数据分析等先进技术，显著提升了遗传信息检测的准确性，有效降低了假阳性和假阴性的发生率，极大地改善了产前筛查的整体效能与患者体验。
主权项：1.一种产前筛查数据采集分析方法，其特征在于：包括，通过高分辨率成像设备和无创采集方式，获取孕妇的胎儿图像、血液样本以及生物标志物信息，并加载至测序仪上；基于生物信息学分析、机器学习模型和优化算法，构建动态调整测序深度的自适应算法，对测序仪中的数据进行优化测序，生成高精度遗传信息数据；将高精度遗传信息数据输入基于机器学习的生物标志物预测模型中，输出预测结果；根据输出的预测结果，通过基于量子辅助的多模态数据分析平台，进行高效整合和分析；所述基于生物信息学分析、机器学习模型和优化算法，构建动态调整测序深度的自适应算法，具体步骤为：步骤一：定义信息熵H为测序数据表达式为： ；其中，为测序文库的复杂度，为目标测序深度，为第种序列在测序文库中的相对频率；步骤二：引入一个动态调整因子对信息熵进行优化测序，表达式为： ；其中，为控制调整的灵敏度正的调节参数，为目标熵，即在理想情况下信息熵的期望值；步骤三：根据动态调整因子，更新测序深度，生成更新后的测序深度表达为： ；其中，若动态调整因子1，则增加测序深度，若动态调整因子1，则减少测序深度；重复步骤一至步骤三进行迭代优化，在每次迭代之后，通过比较实际信息熵与目标熵，评估测序深度的优化效果，当实际信息熵等于目标熵时，则停止迭代，否则继续进行迭代优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种产前筛查数据采集分析系统及方法
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