痴呆亚型分型系统的制作方法

本发明属于数据处理系统，具体涉及痴呆亚型分型系统。

背景技术：

1、2019年国际阿尔茨海默病协会(alzheimer's disease international,adi)估计全球痴呆患者超过5100万人，而我国现存的痴呆患病人数约占全球数量的25.5％(patterson c.world alzheimer report 2018.alzheimer’s disease international,2018.)。痴呆可以分为神经退行性、血管性、混合性以及其他因素导致等。其中最常见的是阿尔茨海默病(alzheimer's disease，痴呆)，占60～70％。据2020年一项全国性横断面研究报告显示，截至2018年，我国60岁及以上人群中痴呆患者为1507万，其中痴呆患者983万，占痴呆总人群的65％(jia l,du y,chu l,zhang z,li f,lyu d,li y,li y,zhu m,jiao het al:prevalence,risk factors,and management of dementia and mild cognitiveimpairment in adults aged 60years or older in china:a cross-sectionalstudy.lancet public health 2020,5(12):e661-e671.)。

2、2021年中国阿尔茨海默病报告显示，痴呆已成为65岁及以上人群的第五大死因。阿尔茨海默病(alzheimer's disease,ad)、额颞叶变性(frontotemporal lobardegeneration,ftld)和帕金森综合征(parkinson's disease,pds)是最常见的神经退行性病变性痴呆亚型。而轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,mci)和血管性认知功能障碍(vascular cognitive impairment,vci)，为处于疾病的最初阶段，从早期诊断上也具有一定的困难。上述各亚型尽管都具有各自的诊断标准，但早期诊断、分型仍具有挑战性。情景记忆障碍是ad独特的临床症状，然而随着疾病进展往往伴随着情感障碍和精神行为异常。性格改变和行为异常是ftld突出的临床表现，然而记忆功能受损也越来越多地被报道。临床症状的叠加，为疾病早期诊断带来极大挑战。

3、中国专利申请202210510090.3提供一种预测痴呆症或轻度认知障碍的系统，其包括：数据采集模块，其用于获取受试者的mirna水平、受试者的载脂蛋白e4基因型、受试者的年龄、以及受试者的性别的数据；以及计算罹患痴呆症或轻度认知障碍(mci)的概率的模块，其用于将数据采集模块中获取的数据进行计算，从而计算出受试者罹患痴呆或mci的概率(p)。该系统一方面可以作为诊断mci和其他痴呆的工具，另一方面可以作为mci的潜在药物靶点，从而预防或延缓mci的进展。

4、然而，上述系统并不能在早期对于包括轻度认知功能障碍、阿尔茨海默病、血管性认知功能障碍、额颞叶变性、帕金森综合征在内的5种痴呆亚型进行分型诊断。同时该系统的预测准确性并不明确。

5、因此，本领域亟需开发一种能够在早期对5种痴呆亚型进行较为准确地分型诊断的系统。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的上述无法早期对5种痴呆亚型准确分型的问题，本发明提供一种痴呆亚型分型系统，可相对准确地、有效地辅助各类痴呆亚型患者进行早期筛查及精准分型诊断。

2、本发明的技术方案如下：

3、痴呆亚型分型系统，其包括数据主路上依次连接的计算单元和结果输出单元；

4、所示计算单元存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时运行一种f(x)值的计算方法；f(x)值的计算方法通过下式i进行计算：

5、式i：f(x)＝softmax(w3·relu(w2·relu(w1·x+b1))+b2)+b3

6、其中，x为患者病案数据的向量特征数据，w1为mlp模型训练5种痴呆亚型患者的病案数据达到loss值为0.13973时的输入层到第一隐藏层的权重矩阵、b1为w1的偏置参数矩阵，w2为mlp模型训练5种痴呆亚型患者的病案数据达到loss值为0.13973时的第一隐藏层到第二隐藏层的权重矩阵、b2为w2的偏置参数矩阵，w3为mlp模型训练5种痴呆亚型患者的病案数据达到loss值为0.13973时的第二隐藏层到输出层的权重矩阵、b3为w3的偏置参数矩阵；

7、与计算单元连接的mlp模型的输出层输出5个f(x)值：f(x)1、f(x)2、f(x)3、f(x)4、f(x)5；

8、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)1为最大值时输出轻度认知功能障碍的结果；

9、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)2为最大值时输出阿尔茨海默病的结果；

10、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)3为最大值时输出血管性认知功能障碍的结果；

11、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)4为最大值时输出额颞叶变性的结果；

12、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)5为最大值时输出帕金森综合征的结果。

13、所述的痴呆亚型分型系统，其还包括主路上设置的mlp模型单元；所述mlp模型单元经数据通路与下游的计算单元连接；

14、优选地，所述mlp模型单元存储有输入层到第一隐藏层的权重矩阵w1、第一隐藏层到第二隐藏层的权重矩阵w2、第二隐藏层到输出层的权重矩阵w3；所述输入层到第一隐藏层的权重矩阵w1为表1所示的2812个数据、b1为表2所示的76个数据，

15、

16、

17、

18、

19、

20、

21、

22、

23、

24、

25、

26、

27、

28、优选地，所述第二隐藏层到输出层的权重矩阵w3为表5所示的380个数据、b2为表6所示的5个数据；

29、表5

30、 0.4983 0.3194 0.6704 0.0561 -0.8423 -0.4286 0.5720 0.0459 0.0482 -0.0564 -0.0081 -0.1323 0.0128 -0.5023 -0.4362 -0.4942 0.0241 0.1242 -0.8318 0.0435 0.4142 -1.2555 -0.1586 -0.5925 0.1039 -0.4069 -0.4048 0.0057 -0.0205 -0.1429 0.1054 0.1929 -1.1846 -0.0672 -0.6726 0.5857 0.6151 1.3745 0.7494 1.3546 -1.7346 -0.0323 -0.1309 0.1701 -0.1414 0.0159 -0.5915 0.2744 0.8552 1.7434 -0.7380 0.0473 0.0300 0.0167 0.2931 -0.0123 -0.4457 -1.3624 -0.7020 0.2447 -0.7911 -1.0484 -0.0563 -0.0832 -1.7299 0.0179 0.1338 -0.6063 -0.6447 0.3702 -0.9248 0.0182 0.1686 -0.6791 -0.1864 -0.8030 0.1743 0.6498 1.9994 -0.3188 -0.2578 -0.9746 -0.0919 -0.5920 -0.6238 -0.4295 1.7526 0.1271 0.8337 0.0764 -0.2827 -0.4001 -0.4419 -1.6285 -0.1822 0.0360 0.8351 -0.0278 0.1234 1.3798 -0.3240 0.6898 0.7982 0.5917 -0.4098 -0.3158 0.4917 0.8211 -0.0280 -0.0155 0.3291 -0.0998 0.0146 0.1630 0.4485 0.5632 0.2676 -0.8295 -0.0209 -0.0985 0.9946 0.1620 -0.2692 0.7310 -0.8236 -0.8352 -0.2976 0.9485 -1.1488 0.8501 -0.0466 -0.0264 0.3602 0.2991 0.7224 -0.0243 0.7173 1.3547 0.0296 -0.6841 0.2299 0.0375 -0.5824 -0.0116 0.8994 -0.5264 -0.6607 -0.0601 0.2521 -1.3914 -0.5856 -2.2043 0.4056 -0.0984 -0.7404 0.0416 -0.2063 -0.2571 -0.9685 -0.0127 -0.1048 0.1038 -0.2189 1.8019 -0.0157 0.0746 0.7419 0.1476 -1.1635 0.4780 -1.0901 -0.7195 0.6154 -0.0537 0.0028 -0.4620 -0.8615 -0.1704 -0.5336 -0.2342 -0.2629 0.0232 -0.7061 -0.1586 -0.6112 -0.4152 -0.1421 0.3362 -0.3436 -0.2597 -0.5917 0.6830 0.9389 0.6811 0.4489 0.9906 -0.2707 0.0969 0.9646 -0.0484 -0.5446 -0.0293 0.4471 -0.4041 0.1967 0.5881 0.4476 0.0456 0.2868 -0.4946 -0.6287 0.0004 -0.2408 -0.1172 -0.0468 0.2660 -0.1406 0.0863 1.2164 0.5496 -0.1041 0.0085 0.3063 0.1523 0.3718 0.0139 -0.1728 0.7568 0.1176 -0.2013 0.2441 -0.3609 -0.0308 -0.0265 -0.2275 0.2281 -0.9524 0.0668 0.8927 -0.8725 -0.1927 0.6713 0.1123 -0.0083 0.4590 0.0375 0.0378 -0.0845 0.3892 0.0597 -0.6057 -0.5076 -0.5410 -0.0907 -0.0975 -0.0131 -0.0647 0.0382 -0.1649 0.0021 -0.4823 0.3116 0.9289 0.0486 1.1208 -0.000052 -0.0501 -0.3046 -0.2045 0.5758 0.0413 -0.6637 -1.2101 0.5509 -0.8473 1.3739 -1.0811 0.4552 0.3264 1.0744 0.0211 -0.4933 0.8664 -0.6701 0.0786 -0.0546 -0.1331 -1.0584 0.1418 -0.0998 -0.0316 0.0094 1.2762 -1.0777 -0.0204 0.0473 0.5950 0.0349 0.0035 -0.4056 -1.2284 1.1846 0.1438 0.0036 -0.7006 0.1032 0.0218 0.1709 -0.2461 -0.2628 -0.8843 0.9453 -0.1057 -0.3033 0.3836 -1.0325 0.0183 0.9112 -0.1110 -0.1323 0.0970 -0.0949 0.9922 0.4038 -0.0438 -0.6254 -0.0720 -0.6533 1.6035 0.0165 -1.0501 -0.9015 0.6517 0.0328 0.7952 0.9509 -0.1256 0.0546 -0.1025 0.0702 -0.1303 0.0302 0.1990 0.5805 0.4391 0.4994 0.7060 0.0314 1.2091 -0.0087 0.0586 -0.0256 1.2593 -0.1265 0.0688 -0.7234 -0.6030 0.3309 0.6972 0.0488 0.5826 -0.1390 1.4948 0.6182 1.3794 0.0435 -1.4160 0.0392 -0.0395 1.3018 0.1743 0.3883 -0.1463 -0.7279 -0.3079 0.0560 -0.2427 -1.3652 0.1640 -0.7337

31、表6

32、 0.0795137956738472 0.08680199831724167 0.09879467636346817 0.0399688258767128 0.03293300420045853

33、优选地，所述5种痴呆亚型包括：轻度认知功能障碍、阿尔茨海默病、血管性认知功能障碍、额颞叶变性、帕金森综合征。

34、所述mlp模型包含1个输入层、2个隐藏层和1个输出层；

35、优选地，所述输入层包括37个神经单元；

36、优选地，所述2个隐藏层分别包括76个神经单元且2个隐藏层各自的76个神经单元相互连接；

37、优选地，输入层的37个神经单元与第一隐藏层的76个神经单元相连接；

38、优选地，所述输出层输出5个神经单元；

39、优选地，输出层的5个神经单元与第二隐藏层的76个神经单元相连接；

40、优选地，所述式i的计算指：患者病案数据生成的向量特征分别与权重矩阵w1的乘积校正后，经relu激活函数取最大值再分别与权重矩阵w2乘积校正，经relu激活函数取最大值再分别与权重矩阵w3乘积校正最后经softmax函数归一化计算得到f(x)值；

41、优选地，所述乘积校正指：乘积加上偏置参数矩阵。

42、所述患者病案数据包括：性别、年龄、教育程度、婚姻状况、病程、ad7c-ntp、空腹血糖、甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、铁蛋白、叶酸、b12、血同型半胱氨酸(hcy)、三碘甲状腺原氨酸(t3)、四碘甲状腺原氨酸(t4)、促甲状腺激素(tsh)、身体质量指数(bmi)、吸烟史、饮酒史、家族史、高血压、糖尿病、冠心病、甲状腺疾病、脑外伤、脑卒中、手术史、moca得分、mmse得分、adl得分、npi患者评估分级评分、npi护理者苦恼分级评分、cdt总分、hamd评分、cdr评分；

43、优选地，所述训练的学习系数lr＝0.01，训练epochs＝80000次。

44、所述的痴呆亚型分型系统，其还包括：数据主路上还设置的患者病案预处理单元；所述患者病案预处理单元设置在mlp模型单元的上游；所述患者病案预处理单元将患者病案的部分记录转换成数据并输出至下游的mlp模型单元的输入层。

45、痴呆亚型分型方法，其采用所述的痴呆亚型分型系统对患者的病案数据进行分型。

46、将患者病案数据输入痴呆亚型分型系统的患者病案预处理单元；患者病案预处理单元将患者病案数据预处理成患者病案数据的向量特征数据并输入计算单元；

47、优选地，所述患者病案数据包括：性别、年龄、教育程度、婚姻状况、病程、ad7c-ntp、空腹血糖、甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、铁蛋白、叶酸、b12、血同型半胱氨酸、三碘甲状腺原氨酸、四碘甲状腺原氨酸、促甲状腺激素、身体质量指数、吸烟史、饮酒史、家族史、高血压、糖尿病、冠心病、甲状腺疾病、脑外伤、脑卒中、手术史、moca得分、mmse得分、adl得分、npi患者评估分级评分、npi护理者苦恼分级评分、cdt总分、hamd评分、cdr评分；

48、优选地，所述患者病案预处理单元将患者病案数据预处理成患者病案数据的向量特征数据选自：将患者病案数据：性别男或女对应处理成向量特征数据1或2；

49、和/或，将患者病案数据：教育程度小学前、小学1年级、小学2年级、小学3年级、小学4年级、小学5年级、小学6年级、初中1年级、初中2年级、初中3年级、高中1年级、高中2年级、高中3年级、大学1年级、大学2年级、大学3年级、大学4年级、硕士研究生1年级、硕士研究生2年级、硕士研究生3年级、博士研究生1年级、博士研究生2年级、博士研究生3年级对应处理成向量特征数据0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22；

50、和/或，将患者病案数据：婚姻状况已婚、未婚、丧偶、离异对应处理成向量特征数据1、2、3、4；

51、和/或，将患者病案数据：病程以0.5年的整数倍计数并对应处理成0.5的整数倍的数字；

52、和/或，将患者病案数据：ad7c-ntp、空腹血糖、甘油三酯、胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、铁蛋白、叶酸、b12、血同型半胱氨酸、三碘甲状腺原氨酸、四碘甲状腺原氨酸、促甲状腺激素的含量分别进行无量纲化处理得到无量纲的含量数值作为向量特征数据；

53、和/或，将患者病案数据：有吸烟史或无吸烟史处理成向量特征数据1或0；

54、和/或，将患者病案数据：有饮酒史或无饮酒史处理成向量特征数据1或0；

55、和/或，将患者病案数据：有家族史或无家族史处理成向量特征数据1或0；

56、和/或，将患者病案数据：有高血压或无高血压处理成向量特征数据1或0；

57、和/或，将患者病案数据：有糖尿病或无糖尿病处理成向量特征数据1或0；

58、和/或，将患者病案数据：有冠心病或无冠心病处理成向量特征数据1或0；

59、和/或，将患者病案数据：有甲状腺疾病或无甲状腺疾病处理成向量特征数据1或0；

60、和/或，将患者病案数据：有脑外伤或无脑外伤处理成向量特征数据1或0；

61、和/或，将患者病案数据：有脑卒中或无脑卒中处理成向量特征数据1或0；

62、和/或，将患者病案数据：有手术史或无手术史处理成向量特征数据1或0；

63、计算单元计算获得5个f(x)值：f(x)1、f(x)2、f(x)3、f(x)4、f(x)5并输出至结果输出单元。

64、所述结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)1为最大值时输出轻度认知功能障碍的结果；

65、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)2为最大值时输出阿尔茨海默病的结果；

66、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)3为最大值时输出血管性认知功能障碍的结果；

67、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)4为最大值时输出额颞叶变性的结果；

68、结果输出单元监控5个f(x)值中f(x)5为最大值时输出帕金森综合征的结果。

69、本发明的有益效果如下：

70、本发明开拓性地提出了一种基于患者病案数据就可计算鉴别患者具体的痴呆亚型并对患者群体进行分型的系统和方法。采用本发明的痴呆亚型分型系统和方法，只需将患者的37种病案数据输入其中，就可在早期较为准确地确认患者的具体的痴呆亚型，而无需等待病程的发展才能获得准确诊断，使痴呆亚型在早期就可得以分型和确诊，以避免出现干扰和误诊，节约了确诊时间、提高了早期诊断率，使患者能够尽早地获得对症的精准治疗。本发明以数字化、便捷化、人性化的早筛、防治及干预手段，积极改善国内认知筛查及干预的短板，助力高效建设数字化认知中心，早日实现亿级人群认知守护。采用本发明的痴呆亚型分型系统和方法对受试者进行早期分型诊断，轻度认知功能障碍、阿尔茨海默病、血管性认知功能障碍、额颞叶变性、帕金森综合征等5种痴呆亚型的诊断准确性高达93.48％-97.62％。