【技术实现步骤摘要】
一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法
本专利技术涉及临床医学精神病检测
，具体的讲是一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法。
技术介绍
精神障碍是由于大脑活动紊乱所造成的中枢神经系统功能失调，临床表现为认知、情感、意志及行为等的异常。随着社会的发展，竞争机制与日剧增，各类精神卫生问题将更加突出。精神疾病已成为严重且耗资巨大的全球性公共卫生问题，影响着不同年龄、不同文化、不同社会经济地位的人群。双相障碍是一类比较常见且严重的重性精神疾病，以情绪高低起伏为主要特征，具有慢性反复发作的特点。双相障碍患者的情绪状态主要包括(轻)躁狂发作期、抑郁发作期、混合状态发作期、环性情感期和缓解期。因绝大多数双相障碍患者首发为抑郁状态，且患者约70％的发作时间都表现为抑郁，并且处于躁狂期的时间很短，双相障碍不易被医生和患者识别。并且双相障碍抑郁发作期临床表现与抑郁症有很多相似性，在不能明确躁狂发作或混合发作的前提下，诊断双相障碍较为困难。目前临床实践中精神科医师主要依靠主观性较强的临床访谈进行诊断，容易误诊为单纯的抑郁症，这不仅...
【技术保护点】
1.一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：按如下步骤进行：/nS1数据获取模块(1)从外部获取检测数据集；/nS2数据提取模块将检测数据集进行分类，分为预测模型数据集和辅助模型数据集；/nS3双相障碍发病风险预测模型(2)获取预测模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍发病风险预测概率值；/nS4双相障碍辅助诊断模型(3)获取辅助模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍辅助诊断概率值；/nS5结果显示模块(4)获取双相障碍发病风险预测概率值、双相障碍辅助诊断概率值进行显示。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：按如下步骤进行：
S1数据获取模块(1)从外部获取检测数据集；
S2数据提取模块将检测数据集进行分类，分为预测模型数据集和辅助模型数据集；
S3双相障碍发病风险预测模型(2)获取预测模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍发病风险预测概率值；
S4双相障碍辅助诊断模型(3)获取辅助模型数据集，并进行数据处理，获得双相障碍辅助诊断概率值；
S5结果显示模块(4)获取双相障碍发病风险预测概率值、双相障碍辅助诊断概率值进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：S1中获取的检测数据集包括年龄、血浆mRNA水平、BDNF水平、mBDNF水平、proBDNF水平。
3.根据权利要求1所述的一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：S2中预测模型数据集包括年龄、BDNF水平、血浆mRNA水平；辅助模型数据集包括年龄、mBDNF水平、proBDNF水平。
4.根据权利要求1所述的一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：S3中双相障碍发病风险预测模型(2)进行的数据处理的具体方法如下：
S31对BDNF水平进行预处理，获得lnBDNF；
S32根据年龄-分值计算公式一：获取年龄分数一；
S33根据mRNA-分值计算公式：mRNA分数＝124-血浆mRNA水平×8300，获取mRNA分数；
S34根据lnBDNF-分值计算公式：lnBDNF分数＝lnBDNF×33-58，获取lnBDNF分数；
S35将获得的年龄分数一、mRNA分数、lnBDNF分数相加，获得双相障碍发病风险预测总分；
S36根据双相障碍发病风险预测总分-概率值换算表获得双相障碍发病风险预测概率值。
5.根据权利要求1所述的一种基于BDNF早期识别双相障碍的方法，其特征在于：S4中双相障碍辅助诊断模型(3)进行的数据处理的具体方法如下：
S41对mBDNF水平、proBDNF水平进行预处理，获得MPratio，具体预处...
【专利技术属性】
技术研发人员：方贻儒，李则挚，赵国庆，汪作为，张晨，
申请(专利权)人：上海市精神卫生中心上海市心理咨询培训中心，
类型：发明
国别省市：上海;31
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