一种抗乳腺癌候选药物筛选方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种抗乳腺癌候选药物筛选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设方法对抗乳腺癌候选药物用药数据进行处理，得到抗乳腺癌候选药物用药特征数据；建立初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；根据所述抗乳腺癌候选药物用药特征数据，对所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型行训练、验证和测试，得到目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；将待筛选抗乳腺癌候选药物数据输入至所述目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型，对所述待筛选抗乳腺癌候选药物进行筛选。本发明专利技术通过粒子群算法优化神经网络模型，实现对药物的筛选，降低了个体差异的影响，并且能够对多种药物进行筛选。多种药物进行筛选。多种药物进行筛选。

【技术实现步骤摘要】
一种抗乳腺癌候选药物筛选方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及医疗与人工智能
，尤其涉及一种抗乳腺癌候选药物筛选方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]乳腺癌是目前世界上最常见，致死率较高的癌症之一，其发展与雌激素受体密切相关。据2021年全球癌症统计结果显示，约1810万新发癌症病例中，乳腺癌占11.6％；960万新发癌症死亡病例中，乳腺癌占6.6％；于女性癌症新发病例及死亡病例中均高居第1位；在我国女性患者中，乳腺癌的发病率高于其他癌症，形势严峻。
[0003]目前的乳腺癌治疗采用精准化及综合性的治疗原则，采用数据挖掘的技术和相应的智能优化算法来解决医疗企业在治疗乳腺癌的候选药物的选择过程中的操作变量之间的关系。还可以通过选择耐药乳腺癌细胞株筛选的方法，确认细胞株对于抗乳腺癌药物的抗性，适用于针对特定的耐药性药物，得到匹配的增敏性药物，从而有利于针对特定耐药乳腺癌患者进行精准化医学治疗。
[0004]采用数据挖掘的技术和相应的智能优化算法时，由于个体差异大，用药不存在绝对的最好、最快、最有效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，包括：根据预设方法对抗乳腺癌候选药物用药数据进行处理，得到抗乳腺癌候选药物用药特征数据；建立初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；根据所述抗乳腺癌候选药物用药特征数据，对所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型行训练、验证和测试，得到目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；将待筛选抗乳腺癌候选药物数据输入至所述目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型，对所述待筛选抗乳腺癌候选药物进行筛选。2.根据权利要求1所述的抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，所述根据所述抗乳腺癌候选药物用药特征数据，对所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型进行训练、验证和测试，得到目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型，包括：将所述抗乳腺癌候选药物用药特征数据进行处理，得到抗乳腺癌候选药物用药样本数据；通过粒子群算法，确定所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的参数；根据所述抗乳腺癌候选药物用药样本数据以及所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的参数，确定目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型。3.根据权利要求2所述的抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，所述根据所述抗乳腺癌候选药物用药样本数据以及所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的参数，确定所述目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型，包括：以所述抗乳腺癌候选药物用药样本数据作为输入，以IC50值和对应的pIC50值作为输出，对所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型进行训练、验证和测试，直至达到预设精度要求或者预设迭代次数，得到所述目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型。4.根据权利要求2所述的抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，所述设置所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的参数，包括：设置所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的隐含层参数、输入层参数以及输出层参数。5.根据权利要求4所述的抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，所述设置所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的参数之后，还包括：根据预设优化器，确定所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型的网络参数。6.根据权利要求1所述的抗乳腺癌候选药物筛选方法，其特征在于，所述根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈龙，王海晖，黄茜，陈言璞，钟学洋，
申请(专利权)人：武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：