一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置的制作方法

本发明具体涉及一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，属于肿瘤诊断。

背景技术：

1、头颈肿瘤是一类常见的癌症，其早期诊断和治疗对患者的生存率至关重要。现有技术主要包括头颈肿瘤标志物的检测方法和设备，以及一些常规的医学影像学检查；包括1、血清标志物测定：已有技术通过测定患者血清中的特定标志物，如cea（癌胚抗原）、ca19-9（糖类抗原19-9）等，来评估患者头颈部的肿瘤状况；2、基因表达分析：针对头颈肿瘤的基因表达水平，一些已有技术采用基因芯片或rna测序技术，以获取更全面的分子信息；3、医学影像学检查：包括ct扫描、mri、pet-ct等，这些技术提供了关于头颈部肿块的形态学信息；4、临床病理学检查：通过组织活检和病理学分析，确定头颈肿瘤的类型和分级。

2、但现有的头颈肿瘤标志物的检测方法存在以下问题：1、分散性信息：已有技术多以单一指标或检测方法为主，未能很好地整合头颈肿瘤的多方面信息，导致临床诊断时缺乏全面性和精确性；2、数据复杂性：标志物数据涉及到多种类型的生物信息，包括基因表达、蛋白质水平等，而现有技术未能有效应对这些复杂多样的数据，导致分析结果的准确性受到限制；3、早期诊断难度：由于头颈肿瘤在早期通常无明显症状，已有技术在早期诊断方面存在一定的困难，限制了对患者的及时干预和治疗；4、医学决策支持不足：已有技术未能为医生提供足够的信息支持，使其难以制定个性化、精准的治疗方案，影响了治疗效果。因此，为了解决以上问题，亟待需要提出一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提出了一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，能够改善头颈肿瘤的早期诊断和治疗效果，能够为医生提供更多、更可靠的信息，促进医学决策的精准性和个性化。

2、本发明的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，包括

3、数据采集模块，采用高通量测序技术获取基因表达数据，结合质谱法或免疫测定法获取血清标志物数据；

4、数据预处理模块，利用生信分析方法，对高通量数据进行差异表达分析，筛选出与头颈肿瘤相关的基因和标志物；

5、特征提取模块，利用基因表达数据进行生信分析，提取与头颈肿瘤相关的生物学过程和通路信息，并获取蛋白质标志物；

6、模型训练模块，采用机器学习方法，基于生信分析处理后的数据，建立头颈肿瘤标志物数据解析模型；

7、结果解析模块，运用生物统计学方法，对模型输出进行验证和评估，确保结果的可信度和准确性；并提取模型中的权重和特征重要性，为医生解释模型的决策过程提供科学依据。

8、进一步地，所述数据采集模块还包括应用生物信息学工具对原始数据进行初步分析，包括数据质控、过滤和归一化，以确保数据的可靠性和可比性的数据初处理单元；数据采集模块采集的数据经数据初处理单元初步处理后输送至数据预处理模块进一步地处理分析。

9、进一步地，所述数据预处理模块包括差异表达分析单元、冗余信息剔除单元和批次效应校正单元；通过差异表达分析单元对高通量数据进行表达分析，并通过冗余信息剔除单元和批次效应校正单元剔除重复的冗余信息，及对数据进行校正，筛选出与头颈肿瘤相关的基因和标志物；实施冗余信息剔除、批次效应校正等处理，确保数据的干净和可靠。

10、进一步地，所述特征提取模块包括基因表达提取单元和蛋白质标志物提取单元；所述基因表达提取单元利用基因表达数据进行生信分析，采用差异表达基因分析和功能富集分析，提取与头颈肿瘤相关的生物学过程和通路信息；所述蛋白质标志物提取单元通过结合质谱法获得的蛋白质数据，运用蛋白质互作网络分析方法，挖掘潜在的蛋白质标志物。

11、进一步地，所述模型训练模块包括数据集、模型训练器和交叉验证单元；所述数据集用于接收特征提取模块提取的数据，并按照不同患者群体的不同的特征数据类型进行分区存储，有助于实现个性化医学定制；所述数据集通过交叉验证单元与模型训练器通信连接；利用交叉验证单元对数据集中提取的数据进行验证后，再由模型训练器采用机器学习方法对数据集中的数据进行处理，并建立头颈肿瘤标志物数据解析模型；结合数据集划分、交叉验证等技术，优化模型的泛化性能，确保在不同患者群体中的稳定性。

12、再进一步地，所述机器学习方法包括支持向量机或深度学习神经网络。

13、与现有技术相比，本发明的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，采用多模块的综合解析，通过生信分析方法有效整合了各种生物信息，提高了对头颈肿瘤标志物数据的全面解析，为医生提供更为丰富的信息支持；采用生信分析提供了对基因表达和蛋白质数据的深入理解，有助于建立更为准确和高效的解析模型，且有助于模型对早期病变的敏感性提升；模型结合多个数据源，训练后能够更全面、精准地识别头颈肿瘤标志物，提高了对复杂数据的解析能力；结果解析模块考虑了多个数据源的信息，通过生信分析提取的深度特征，为医生制定更为个性化、精准的治疗方案提供了科学依据；通过结果解析模块，为医生提供更早期的头颈肿瘤诊断支持，增加了治疗的机会窗口。

技术特征：

1.一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：包括

2.根据权利要求1所述的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：所述数据采集模块还包括应用生物信息学工具对原始数据进行初步分析，包括数据质控、过滤和归一化，以确保数据的可靠性和可比性的数据初处理单元；数据采集模块采集的数据经数据初处理单元初步处理后输送至数据预处理模块进一步地处理分析。

3.根据权利要求1所述的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：所述数据预处理模块包括差异表达分析单元、冗余信息剔除单元和批次效应校正单元；通过差异表达分析单元对高通量数据进行表达分析，并通过冗余信息剔除单元和批次效应校正单元剔除重复的冗余信息，及对数据进行校正，筛选出与头颈肿瘤相关的基因和标志物。

4.根据权利要求1所述的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：所述特征提取模块包括基因表达提取单元和蛋白质标志物提取单元；所述基因表达提取单元利用基因表达数据进行生信分析，采用差异表达基因分析和功能富集分析，提取与头颈肿瘤相关的生物学过程和通路信息；所述蛋白质标志物提取单元通过结合质谱法获得的蛋白质数据，运用蛋白质互作网络分析方法，挖掘潜在的蛋白质标志物。

5.根据权利要求1所述的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：所述模型训练模块包括数据集、模型训练器和交叉验证单元；所述数据集用于接收特征提取模块提取的数据，并按照不同患者群体的不同的特征数据类型进行分区存储；所述数据集通过交叉验证单元与模型训练器通信连接；利用交叉验证单元对数据集中提取的数据进行验证后，再由模型训练器采用机器学习方法对数据集中的数据进行处理，并建立头颈肿瘤标志物数据解析模型。

6.根据权利要求5所述的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，其特征在于：所述机器学习方法包括支持向量机或深度学习神经网络。

技术总结本发明公开了一种用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，属于肿瘤诊断技术领域；包括数据采集模块，采用高通量测序技术获取基因表达数据，结合质谱法或免疫测定法获取血清标志物数据；数据预处理模块，筛选出与头颈肿瘤相关的基因和标志物；特征提取模块，提取与头颈肿瘤相关的生物学过程和通路信息，并获取蛋白质标志物；模型训练模块，采用机器学习方法，建立头颈肿瘤标志物数据解析模型；结果解析模块，运用生物统计学方法，对模型输出进行验证和评估；本发明的用于头颈肿瘤标志物检测数据的综合解析装置，能够高效、准确地解析患者头颈肿瘤标志物检测数据，提供有价值的临床信息。技术研发人员：李钊,孙亮,孙洁,于兆衍,李潇,曾维美,巩鹏飞,李江雪,郭柄州受保护的技术使用者：山东一点基因科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/18