科创中国
基于基因影像组的预测方法、装置、设备及存储介质
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-14 16:42:14
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-10-07 10:42:24
本申请公开了一种基于基因影像组的预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括步骤：获取被试者的MRI数据和SNP数据；将所述MRI数据和所述SNP数据输入至预设预测模型中，基于所述预设预测模型，对所述MRI数据和所述SNP数据进行预测处理，得到目标预测结果；其中，所述预设预测模型中具有交叉网络结构，所述交叉网络结构中的每个子结构均融合了所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据，且每个子结构中融合的是不同的模态数据，所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据是对所述MRI数据和所述SNP数据分别进行对应低维度转换得到的。本申请增加了对患者特征数据进行分析，从而得到的AD风险预测结果的准确性。
权利要求
1.一种基于基因影像组的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取被试者的MRI数据和SNP数据；
将所述MRI数据和所述SNP数据输入至预设预测模型中，基于所述预设预测模型，对所述MRI数据和所述SNP数据进行预测处理，得到目标预测结果；
其中，所述预设预测模型中具有交叉网络结构，所述交叉网络结构中的每个子结构均融合了所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据，且每个子结构中融合的是不同的模态数据，所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据是对所述MRI数据和所述SNP数据分别进行对应低维度转换得到的。
2.如权利要求1所述的基于基因影像组的预测方法，其特征在于，所述基于所述预设预测模型，对所述MRI数据和所述SNP数据进行预测处理的步骤，包括：
基于所述预设预测模型，提取所述MRI数据的特征，得到图像特征数据，并提取所述SNP数据的特征，得到基因特征数据；
分别对所述图像特征数据和所述基因特征数据进行低维度转换处理，分别得到图像模态数据和基因模态数据；
阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）是一种常见的进行性中枢神经系统退行性疾病，约占所有痴呆病例的60%-80%，现有研究表明，AD患者的大脑的萎缩通常发生在临床表现之前，可以通过磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）或单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）检测的方式来预测患者发展为AD的风险，进一步提高AD早期干预的效果。
目前，基于MRI和SNP的阿尔茨海默病早期诊断技术大多采用基于独立成分分析或典型相关分析等统计方法，该类方法通常选择MRI感兴趣区域的灰质体积等影像学特征作为定量性状，建立回归模型分析影像学特征和风险位点之间的关联，来确定与AD相关的特征，但是相关分析法受数据集和统计方法的影响较大，难以在早期对患者患病的风险进行准确的预测。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
本申请提供了一种基于基因影像组的预测方法、装置、设备及存储介质，与相关技术中，通过相关分析法来确定与AD相关的特征，无法对患者患病的风险进行准确的预测的方法相比，在本申请中，获取被试者的MRI数据和SNP数据；将所述MRI数据和所述SNP数据输入至预设预测模型中，基于所述预设预测模型，对所述MRI数据和所述SNP数据进行预测处理，得到目标预测结果；其中，所述预设预测模型中具有交叉网络结构，所述交叉网络结构中的每个子结构均融合了所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据，且每个子结构中融合的是不同的模态数据，所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据是对所述MRI数据和所述SNP数据分别进行对应低维度转换得到的。在本申请中，可以理解的是，通过获取被试者的MRI数据和SNP数据，将MRI数据和SNP数据输入至预设预测模型中进行处理，从而通过预设预测模型中的交叉网络结构来融合所述MRI数据和所述SNP数据所对应的模态数据，增加了两种数据的相关性，从而确定与AD相关的特征，进而根据目标预测结果评估预测患者发展为AD的风险，在本申请中，通过将SNP样本数据和MRI样本数据进行融合，增加了目标预测结果的准确性。
技术合作
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
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