[发明专利]一种轻度认知障碍患者痴呆转化的筛选参考方法

权利要求书

1.一种轻度认知障碍患者痴呆转化的筛选参考方法，其特征在于：包括

步骤1：获取ADNI数据集和NADS数据集；

步骤2：从所述步骤1中的两个数据集内分别采用10个生物学标记指标，所述生物学标记指标包括：3个大脑功能连接指标，2个大脑灰质指标、3个认知功能指标和2个脑脊液指标；

步骤3：利用二分类K-means聚类算法将所述步骤2中的数据分布呈两个单独的集群；

步骤4：利用高斯混合模型拟合方法将步骤3中的两个单独的集群分别进行高斯拟合分布，分成为生物学标记事件发生和不发生，即异常和正常；

步骤5：利用基于事件概率模型、自我增长的贪心算法和贪心马尔科夫蒙特卡洛方法，计算生物学标记事件发生的最优顺序S^optimal；

步骤6：生物学标记缺失时，基于步骤5中的最优顺序S^optimal，计算期望事件顺序等级

步骤7：基于最优顺序S^optimal和期望事件顺序等级构建痴呆转化的筛选系统,即痴呆等级转化计算公式；

步骤8：所述筛选系统的临床判断痴呆转化的临界等级为6级；

步骤9：录入个体患者或就诊患者的基本信息；

步骤10：收集个体患者或就诊患者的个体生物学标记；

步骤11：对个体生物学标记事件发生不发生的高斯分布进行识别；

步骤12：对个体生物学标记事件发生与不发生的概率进行计算；

步骤13：对个体生物学标记是否缺失进行判断；

步骤14：基于所述步骤13中的缺失判断结果计算个体痴呆转化等级，并与痴呆转化临界等级6级进行判断比较；

步骤15：基于所述步骤14的个体痴呆转化等级判断结果输出个体是否将转化痴呆的临床判断。

2.根据权利要求1所述的一种轻度认知障碍患者痴呆转化的筛选参考方法，其特征在于：所述步骤5中的最优顺序S^optimal的计算包括如下步骤：

步骤a：基于事件概率模型，得到所有受试者在顺序S下的测量值的计算公式：

其中，p(X|S)为所有受试者在顺序S下的概率测量值；J为受试者个数；N为生物学标记的个数；p(k)为发生在每个生物学标记的概率，数值为p(X_j|S,k)为在给定的顺序S的情况下数据X_j的概率；p(x_ij|E_S(i))为生物学事件E_S(i)发生的x_ij的概率，为生物学事件E_S(i)不发生的x_ij的概率；

步骤b：从所述步骤2中的10个生物学标记中任取2个进行排序，得到两组顺序，计算出具有最大p(X|S)值的作为初始根顺序S；

步骤c：从剩余事件中随机选择一个事件插入初始根顺序S中排序，产生一组新的子顺序S；

步骤d：利用步骤a中的的计算公式，选择具有最大的p(X|S)值的子顺序S，作为新年的初始根顺序S；

步骤e：重复步骤c和d，直至没有生物学标记事件剩下；

步骤f：选择具有最大的p(X|S)值的顺序作为最优顺序S^optimal。

3.根据权利要求1中所述的一种轻度认知障碍患者痴呆转化的筛选参考方法，其特征在于：所述步骤6中的，期望事件顺序等级通过公式以及生物学缺失条p(X_j|S,k)＝0,k＝i_missing、计算而得到,其中，i_missing为生物学缺失标记的序号。

4.根据权利要求1所述的一种轻度认知障碍患者痴呆转化的筛选参考方法，其特征在于：所述步骤7中痴呆等级转化计算公式为：

个体痴呆转化等级定义为:最优顺序S^optimal下，等级K有最大概率值；其中，为在最优顺序S^optimal下的事件发生的x_ij的概率，为在最优顺序S^optimal下的事件不发生的x_ij的概率。