[发明专利]基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法及装置

权利要求书

1.一种基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述药物心脏毒性评估方法，包括：

获取加载药物后心肌细胞搏动信号的时间序列数据，对所述时间序列数据进行基于混沌特性的重构处理，得到相空间矩阵；

构建深度卷积神经网络，基于所述相空间矩阵内的数据对所述深度卷积神经网络进行训练、验证及测试；

使用通过验证的所述深度卷积神经网络进行药物心脏毒性评估。

2.根据权利要求1所述的基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述获取加载药物后心肌细胞搏动信号的时间序列数据，对所述时间序列数据进行基于混沌特性的重构处理，得到相空间矩阵，包括：

采集加载药物后的心肌细胞搏动信号，生成与所述加载药物后的心肌细胞搏动信号对应的时间序列数据；

基于对应每类搏动周期信号的预设参数值构建对应搏动周期信号的相空间矢量，对所述相空间矢量进行重构，得到相空间矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述采集加载药物后的心肌细胞搏动信号，生成与所述加载药物后的心肌细胞搏动信号对应的时间序列数据，包括：

基于布设有叉指电极的孔板采集心肌细胞搏动信号；

基于心电系统获取对应加载药物后的心肌细胞搏动信号的阻抗信号；

根据所述心肌细胞搏动信号以及所述阻抗信号生成反映加载药物后的心肌细胞搏动状态的时间序列数据。

4.根据权利要求2所述的基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述基于对应每类搏动周期信号的预设参数值构建对应搏动周期信号的相空间矢量，对所述相空间矢量进行重构，得到相空间矩阵，包括：

计算对应每类搏动信号的包括嵌入维度以及时间延迟的预设参数值；

根据嵌入维度、时间延迟对每类搏动信号转换为相空间矢量；

基于相空间矢量中的维度值将上述相空间矢量进行合并，得到相空间矩阵。

5.根据权利要求2所述的基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述药物心脏毒性评估方法，包括：

对相空间矩阵中的数据进行独热编码，得到编码后的数据；

对编码后的数据进行随机划分，从编码后的数据中选取第一数量的数据作为训练数据集，从编码后的数据中选取第二数量的数据作为验证数据集，从编码后的数据中选取第三数量的数据作为测试数据集。

6.根据权利要求1所述的基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法，其特征在于，所述构建深度卷积神经网络，基于所述相空间矩阵内的数据对所述深度卷积神经网络进行训练、验证及测试，包括：

构建包含二维卷积层及线性层的深度卷积神经网络；

使用相空间矩阵数据集构建训练数据集、验证数据集和测试数据集；

分别使用训练数据集和验证数据集对深度卷积神经网络进行训练以及验证，得到验证后的深度卷积神经网络。

7.一种基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估装置，其特征在于，所述药物心脏毒性评估装置包括：

数据处理模块，用于获取加载药物后心肌细胞搏动信号的时间序列数据，对所述时间序列数据进行基于混沌特性的重构处理，得到相空间矩阵；

网络训练模块，用于构建深度卷积神经网络，基于所述相空间矩阵内的数据对所述深度卷积神经网络进行训练、验证及测试；

数据评估模块，用于使用通过验证的所述深度卷积神经网络进行药物心脏毒性评估。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述基于混沌理论及卷积网络的药物心脏毒性评估方法的步骤。