[发明专利]基于胃肠电信号的认知功能障碍预测系统及构建方法

权利要求书

1.一种基于胃肠电信号的认知功能障碍预测系统，其特征在于，包括：

数据库，用于存储数据，所述数据的类型包括胃肠电信号数据和临床数据，所述胃肠电信号数据为餐后胃肠电信号数据；所述餐后胃肠电信号数据包括餐后胃部的主频率、餐后胃部的电节律紊乱百分比、餐后胃部的主功率比和餐后肠部的导联时间差，所述临床数据包括年龄、身体质量指数、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白；所述数据包括来自样本人群的样本数据和来自受试者的受试者数据；

数据获取模块，用于获取所述数据，并将所述数据存储于所述数据库；

模型训练模块，所述模型训练模块利用机器学习算法对所述样本数据进行训练学习，从而确定认知功能障碍预测模型；

预测模块，所述预测模块通过所述数据获取模块获取所述受试者数据，并调用所述认知功能障碍预测模型对所述受试者数据进行分析，用以预测所述受试者发生认知功能障碍的概率。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述样本数据以7:3的比例被分为训练集和验证集。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述胃肠电信号数据通过分别位于胃体、胃窦、小弯、大弯、升结肠、横结肠、降结肠和直肠的导联同时采集得到。

4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统进一步包括验证模块，所述验证模块用于利用所述验证集来评价所述认知功能障碍预测模型的准确性，所述评价的评价指标包括校准度、区分度和临床实用性中的一种或多种。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述认知功能障碍为轻度认知功能障碍。

6.一种基于胃肠电信号的认知功能障碍预测系统的构建方法，其特征在于，所述基于胃肠电信号的认知功能障碍预测系统包括认知功能障碍预测模型，所述方法包括以下步骤：

S1 获取来自样本人群的样本数据，所述样本数据的类型包括胃肠电信号数据和临床数据；

S2 对所述样本数据进行预训练以筛选出预测变量，所述筛选出的预测变量包括餐后胃部的主频率、餐后胃部的电节律紊乱百分比、餐后胃部的主功率比、餐后肠部的导联时间差、年龄、身体质量指数、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白；

S3 基于所述筛选出的预测变量，利用机器学习算法对所述样本数据进行训练学习，以建立所述认知功能障碍预测模型，进而构建所述基于胃肠电信号的认知功能障碍预测系统。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述样本数据以7:3的比例被分为训练集和验证集。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预训练包括第一轮变量筛选和第二轮变量筛选；所述第一轮变量筛选包括LASSO回归分析，所述第二轮变量筛选包括逻辑回归分析和逐步回归分析。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括S4利用所述验证集来评价所述认知功能障碍预测模型的准确性，所述评价的评价指标包括校准度、区分度和临床实用性中的一种或多种。

10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预训练包括岭回归或随机森林模型。