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一种特发性肺纤维化诊断模型的构建方法及诊断系统

申请号: CN202410189821.8
申请人: 神州医疗科技股份有限公司
申请日期: 2024/2/20

摘要文本

本发明涉及基因技术领域,具体涉及一种特发性肺纤维化诊断模型的构建方法及诊断系统;本系统包括数据获取模块用于通过GEO数据库获取IPF患者的基因表达谱芯片数据,构建芯片数据训练集,差异基因筛选模块用于利用芯片数据训练集经过贝叶斯检验,筛选出差异基因,特征基因筛选模块用于基于随机森林分类器筛选出特征基因,回归系数计算模块用于基于特征基因,在训练集中拟合逻辑回归模型,得到各特征基因的回归系数,诊断模型构建模块用于构建特发性肺纤维化诊断模型,诊断模块用于基于待检者的特征基因的表达量通过特发性肺纤维化诊断模型计算诊断得分;实现对特发性肺纤维化的快速筛查,实现更早、更准确、更简便的对IPF做出诊断,改善预后。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种特发性肺纤维化诊断模型的构建方法及诊断系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410189821.8
申请日 2024/2/20
公告号 CN117747093A
公开日 2024/3/22
IPC主分类号 G16H50/20
权利人 神州医疗科技股份有限公司
发明人 酒连娣; 吕彬彬; 郭栋梁
地址 北京市海淀区颐和园路2号未来科技大厦主楼12层1201室

专利主权项内容

1.一种特发性肺纤维化诊断系统,其特征在于,包括数据获取模块、差异基因筛选模块、特征基因筛选模块、回归系数计算模块、诊断模型构建模块和诊断模块;所述数据获取模块用于通过GEO数据库获取IPF患者的基因表达谱芯片数据,构建芯片数据训练集;所述差异基因筛选模块用于利用芯片数据训练集经过贝叶斯检验,分析IPF和control组的差异表达基因,筛选条件为p.adj<0.05 & |logFC|>0.5,筛选出差异基因;所述特征基因筛选模块用于将所述差异基因基于随机森林分类器筛选出特征基因;所述回归系数计算模块用于基于所述特征基因,在训练集中拟合逻辑回归模型,得到各特征基因的回归系数;所述诊断模型构建模块用于根据所述特征基因的表达量及其回归系数构建特发性肺纤维化诊断模型;所述诊断模块用于基于待检者的特征基因的表达量通过所述特发性肺纤维化诊断模型计算诊断得分。 来源:马 克 团 队