一种传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法与装置，通过获取患者住院期间的人口学静态数据和纵向临床数据，并将人口学静态数据转换为静态特征，将纵向临床数据转换为动态特征，将动态特征和静态特征融合为高层时序特征，获取各个采样时间同预测时间点的采样时间间隔，并将采样时间间隔嵌入高层时序特征，缓解不同患者数据采样时间无法对齐的问题，再根据嵌入采样时间间隔后的高层时序特征获得患者远期抗体水平的分类结果。征获得患者远期抗体水平的分类结果。征获得患者远期抗体水平的分类结果。

【技术实现步骤摘要】
一种传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法与装置


[0001]本专利技术涉及疾病诊断
，特别是涉及一种传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法与装置。

技术介绍

[0002]IgG(血清免疫球蛋白G)反应发生的平均时间为12天，在感染后约25天达到峰值，60天后可能会下降；近期的研究还指出，RBD(受体结合结构域，Receptor
‑
binding domain)特异性IgG和血浆中和活性在6至12个月内保持稳定；现有的研究采用线性回归和多元线性回归预测中和抗体寿命的基本模型，但由于其性能差，无法应用于临床；同时，实际医学数据和辅助诊断装置中普遍存在的以下关键问题限制了可靠抗体预测模型的建立，这些问题包括：(1)纵向数据采集时间间隔不相等，造成特征对齐困难；(2)患者的人口学特征和住院期间的临床数据未被充分利用；(3)文本数据和医学影像等多模态异构数据融合困难。
[0003][0004]鉴于此，克服上述现有技术所存在的缺陷是本
亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法，其特征在于，包括：获取患者的人口学静态数据和住院期间的纵向检查报告数据，通过嵌入网络将所述人口学静态数据映射为静态特征，通过嵌入网络将所述纵向检查报告数据映射为动态特征；对所述静态特征和所述动态特征进行融合，得到高层时序特征；获取患者住院期间的数据采样时间点，得到数据采样时间点距离预测时间点的采样时间间隔，并将所述采样时间间隔映射为采样时间间隔特征；将所述采样时间间隔特征嵌入至所述高层时序特征，根据嵌入后的高层时序特征获得患者远期抗体水平的分类结果。2.根据权利要求1所述的传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法，其特征在于，所述对所述静态特征和所述动态特征进行融合，得到高层时序特征，具体包括：通过自注意力机制获取所述静态特征和所述动态特征的通道注意力权重，并通过所述通道注意力权重对所述静态特征和所述动态特征进行加权，从而在通道维度上对静态特征和动态特征进行精炼，得到精炼后的静态特征和精炼后的动态特征；通过互注意力机制获取精炼后的静态特征和精炼后的动态特征之间的相关信息，并根据所述相关信息对精炼后的动态特征进行加权，得到二次精炼后的动态特征；根据所述精炼后的静态特征和所述二次精炼后的动态特征得到所述高层时序特征。3.根据权利要求1所述的传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法，其特征在于，所述将所述采样时间间隔映射为采样时间间隔特征，具体包括：将所述采样时间间隔通过三角函数映射为采样时间间隔特征公式为：其中，所述t为采样时间间隔；所述n为采样时间间隔特征中的位置引索，n∈[1,n
Z
]；所述D
Z
为所述采样时间间隔特征的向量长度；所述ω
k
为三角函数频率，所述m为用于调整三角函数频率的参数。4.根据权利要求3所述的传染性呼吸道疾病患者远期抗体水平预测方法，其特征在于，所述将所述采样时间间隔特征嵌入至所述高层时序特征，根据嵌入后的高层时序特征获得患者远期抗体水平的分类结果，具体包括：在transformer编码器网络的自注意力模块中将所述采样时间间隔特征嵌入所述高层时序特征，公式为：其中，q和j为位置信息标识，F
″
j
为所述高层时序特征的j位置的特征信息；所述p
tq
为q位置处的采样时间间隔特征；所述W
V
为参数矩阵，所述D
x
为嵌入采样时间间隔特征后的高层时序特征的向量长度；所述α
qj
为权重系数；所述z
q
为transformer编码器网络中自注意力模块输出的q位置的特征信息；所述transformer编码器网络通过所述自注意力模块获取z中不同位置特征之间的长程联系，并根据所述长程联系通过MLP头输出抗体水平分类结果。
5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁琴，白翔，王晓晶，方聪，严伟明，窦智勇，陈韬，刘婷婷，陈昱颖，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：