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公开(公告)号：CN118759104B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411244403.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于非靶向代谢组学的生物年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：构建基于堆叠集成的生物年龄预测模型并训练，得到经训练的生物年龄预测模型；对待分析人员的血液样本中的每个代谢物的质谱数据进行处理和特征选择，得到关键代谢特征；将待检测人员对应的关键代谢特征输入到经训练的生物年龄预测模型，先经过基模型单元中的每个基模型，得到若干个第一年龄，将若干个第一年龄构成第一年龄向量并分别输入次级学习器单元中的每个次级学习器，得到若干个第二年龄，将若干个第二年龄构成第二年龄向量并输入终级学习器，得到预测年龄。本发明解决了现有生物年龄评估准确度低、缺乏综合性、复杂性和成本高等问题。
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公开(公告)号：CN118866089A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410877961.4
申请日：2024-07-02
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16B20/30 , G16B30/00 , G16B40/00 , G16B50/30 , G06N3/0455 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于蛋白质序列的功能性Khib位点预测方法、装置及可读介质，包括：获取待预测的2‑羟基异丁酰组数据并从中提取到待预测的HSP(10，10)数据，对待预测的HSP(10，10)数据进行特征编码，得到若干个序列特征和若干个结构特征，将待预测的HSP(10，10)数据以及若干个序列特征和若干个结构特征输入功能性Khib位点预测模型，提取到多维度特征并得到若干个序列特征、若干个结构特征和多维度特征对应的分数所构成的分数向量，将分数向量输入经训练的第一分类模块，得到最终的分数，根据最终的分数确定待预测的HSP(10，10)数据是否位于功能性Khib位点附近，从而实现更准确和高效的功能性Khib位点预测。
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公开(公告)号：CN118885802A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411384982.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与代谢谱分析的心血管年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：获取健康人群和患有心血管疾病人群的血液样本并进行数据处理和特征选择，确定相关代谢物；构建基于深度学习的心血管年龄预测模型并训练，得到经训练的心血管年龄预测模型；获取待检测人员的血液样本并处理得到相关代谢物对应的代谢特征所构成的代谢组学特征矩阵，将代谢组学特征矩阵输入经训练的心血管年龄预测模型，经过代谢特征表示模块，得到代谢特征表示，代谢特征表示输入特征表示处理模块，预测得到待检测人员的心血管年龄，并计算得到心血管年龄加速度。本发明解决现有心血管年龄预测成本高、准确性低、缺乏广泛验证等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118885802B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411384982.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与代谢谱分析的心血管年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：获取健康人群和患有心血管疾病人群的血液样本并进行数据处理和特征选择，确定相关代谢物；构建基于深度学习的心血管年龄预测模型并训练，得到经训练的心血管年龄预测模型；获取待检测人员的血液样本并处理得到相关代谢物对应的代谢特征所构成的代谢组学特征矩阵，将代谢组学特征矩阵输入经训练的心血管年龄预测模型，经过代谢特征表示模块，得到代谢特征表示，代谢特征表示输入特征表示处理模块，预测得到待检测人员的心血管年龄，并计算得到心血管年龄加速度。本发明解决现有心血管年龄预测成本高、准确性低、缺乏广泛验证等问题。
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公开(公告)号：CN118824552B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411303281.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和代谢组学数据的脑年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：获取健康人群和患有老年脑部疾病人群的血液样本并进行处理得到若干个代谢物特征以进行特征筛选，确定与脑年龄相关的关键代谢物；构建脑年龄预测模型并训练，得到经训练的脑年龄预测模型，脑年龄预测模型包括代谢组学特征表示学习模块和预测模块，代谢组学特征表示学习模块采用改进的深度残差网络，预测模块采用深度神经网络；获取待检测人员的血液样本并得到由对应的关键代谢物的代谢物特征构成的代谢组学数据矩阵，将代谢组学数据矩阵输入经训练的脑年龄预测模型，预测得到待检测人员的脑年龄。本发明解决无法全面、准确的评估脑年龄的问题。
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公开(公告)号：CN119132580A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411612502.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，公开了基于深度学习的多时间点多器官衰竭风险预测方法及装置，方法包括以下步骤：收集ICU患者信息并进行预处理，获得初始特征数据集并选取对预测最重要的若干特征，作为模型输入特征；从初始特征数据集中筛选出模型输入特征对应的数据作为模型训练集；基于卷积层和长短期记忆网络构建MultiOrgRiskNet模型，并利用模型训练集训练得到若干个独立器官衰竭风险预测模型，包括预测不同器官在不同时间段之后发生衰减风险的模型；集成若干个独立器官衰竭风险预测模型作为多时间点多器官衰竭风险预测模型，根据临床数据实时预测多时间点多器官的衰竭风险。本发明能够精准评估不同时间点发生器官衰竭地风险。
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公开(公告)号：CN118824552A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411303281.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和代谢组学数据的脑年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：获取健康人群和患有老年脑部疾病人群的血液样本并进行处理得到若干个代谢物特征以进行特征筛选，确定与脑年龄相关的关键代谢物；构建脑年龄预测模型并训练，得到经训练的脑年龄预测模型，脑年龄预测模型包括代谢组学特征表示学习模块和预测模块，代谢组学特征表示学习模块采用改进的深度残差网络，预测模块采用深度神经网络；获取待检测人员的血液样本并得到由对应的关键代谢物的代谢物特征构成的代谢组学数据矩阵，将代谢组学数据矩阵输入经训练的脑年龄预测模型，预测得到待检测人员的脑年龄。本发明解决无法全面、准确的评估脑年龄的问题。
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公开(公告)号：CN118759104A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411244403.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G01N30/86 , G06N20/20 , G06N20/00 , G06F18/15 , G06F18/243 , G06F18/211 , G01N30/72
Abstract: 本发明公开了一种基于非靶向代谢组学的生物年龄预测方法及装置，涉及生物数据处理领域，包括：构建基于堆叠集成的生物年龄预测模型并训练，得到经训练的生物年龄预测模型；对待分析人员的血液样本中的每个代谢物的质谱数据进行处理和特征选择，得到关键代谢特征；将待检测人员对应的关键代谢特征输入到经训练的生物年龄预测模型，先经过基模型单元中的每个基模型，得到若干个第一年龄，将若干个第一年龄构成第一年龄向量并分别输入次级学习器单元中的每个次级学习器，得到若干个第二年龄，将若干个第二年龄构成第二年龄向量并输入终级学习器，得到预测年龄。本发明解决了现有生物年龄评估准确度低、缺乏综合性、复杂性和成本高等问题。
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