[发明专利]一种基于基因网络判别脑疾病状态的电子设备

说明书

本发明公开了一种基于基因网络判别脑疾病状态的电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时用于实现：根据被试者的基因数据构建基因网络；将构建的基因网络通过结构信息映射模型进行结构信息聚集得到的关键基因结构网络映射为关键脑结构网络后，对所述关键脑结构网络进行结构信息扩散得到脑网络；进而根据所述脑网络判别该被试者的脑疾病状态；其中，所述结构信息映射模型是以各种脑疾病状态的患者的基因网络和脑网络作为样本预先训练得到的。应用本发明可以通过基因网络辅助于对脑疾病状态的诊断判别，有助于提高脑疾病状态判别和诊断的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是指一种基于基因网络判别脑疾病状态的电子设备。

背景技术

对于脑疾病，例如阿尔茨海默症(AD)，帕金森症等，其发病通常是一个渐进性的过程；例如，阿尔茨海默症(AD)一般从早期轻度认知障碍(EMCI)、晚期轻度认知障碍(LMCI)循序渐进地恶化而来。在实际生活中，一方面，疾病在EMCI和LMCI阶段不易被发现，一旦转换为AD，药物治疗无法治疗好AD，导致不可逆转的后果。如果在AD的早发阶段及时治疗，就能够极大缓解转向AD的时间，从而找到最佳的时间。另一方面，尽管现在的神经影像数据的获取技术已经比较成熟，但是磁电波通过傅里叶变换转换得来的图像数据，仍然存在较多的噪声，可能会影响疾病的诊断。

因此，有必要提供一种有助于提高脑疾病状态判别和诊断的准确率的方法和设备。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于基因网络判别脑疾病状态的电子设备，可以通过基因网络辅助于对脑疾病状态的诊断判别，有助于提高脑疾病状态判别和诊断的准确率。

基于上述目的，本发明提供一种基于基因网络判别脑疾病状态的电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时用于实现：

根据被试者的基因数据构建基因网络；

将构建的基因网络通过结构信息映射模型进行结构信息聚集得到关键基因结构网络；并将所述关键基因结构网络映射为关键脑结构网络后，对所述关键脑结构网络进行结构信息扩散得到脑网络；进而根据所述脑网络判别该被试者的脑疾病状态；

其中，所述结构信息映射模型是以各种脑疾病状态的患者的基因网络和脑网络作为样本预先训练得到的。

其中，所述结构信息映射模型包括：

生成器，用于将所述基因网络的结构信息进行聚集得到关键基因结构网络；将所述关键基因结构网络映射为关键脑结构网络；对所述关键脑结构网络进行结构信息扩散得到脑网络；

判别器，用于根据所述脑网络判别该被试者的脑疾病状态。

可选的，所述生成器中包括：

结构编码模块，用于对所述基因网络的权重矩阵进行n次聚合卷积操作，得到更新的权重矩阵，作为关键基因结构网络的权重矩阵；

映射模块，用于对所述关键基因结构网络的权重矩阵进行映射卷积操作，得到映射的关键脑结构网络的权重矩阵；

结构解码模块，用于对所述关键脑结构网络的权重矩阵进行n次扩散卷积操作，得到映射的脑网络的权重矩阵。

可选的，所述判别器中包括：

聚合卷积模块，用于对所述脑网络的权重矩阵进行n次聚合卷积操作，得到更新的权重矩阵；

全连接层模块，用于提取更新的权重矩阵的特征后输出该被试者的判别结果。

可选的，所述结构编码模块中包括n阶聚合卷积层；