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申请/专利权人：首都医科大学附属北京儿童医院

摘要：本发明提供了一种在体鼻腔黏膜黏液纤毛清除功能的评估方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集、目标用户的初始鼻腔黏膜信息和目标药物信息；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于训练集和测试集对预设鼻腔黏液纤毛清除模型进行训练，生成目标鼻腔黏液纤毛清除模型；基于目标鼻腔黏液纤毛清除模型对目标用户的初始鼻腔黏膜信息进行处理，生成目标用户的可视化鼻腔黏膜信息。通过选择纳米炭作为示踪剂，测量在体鼻黏膜黏液纤毛清除速率，获取在体和离体鼻腔黏膜的黏液纤毛清除路径。

主权项：1.一种在体鼻腔黏膜黏液纤毛清除功能的评估方法，其特征在于，包括：获取训练样本集、目标用户的初始鼻腔黏膜信息和目标药物信息，其中，所述训练样本集包括在体鼻腔黏膜信息和离体鼻腔黏膜信息；对所述训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集，其中，所述标识信息用于表征用户的鼻腔黏膜信息为在体鼻腔黏膜信息；基于预设处理规则对所述带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；所述基于预设处理规则对所述带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集，包括：分别基于不同用户的在体鼻腔黏膜信息获取训练样本集的临床数据和生理状态因素信息，其中，所述临床包括鼻腔黏液纤毛摆动频率、鼻腔黏液纤毛运输速率、鼻腔黏液纤毛传输时间、鼻腔黏液纤毛传输方向；基于深度学习模型对所述临床数据进行处理，生成所述生理状态因素信息和所述临床数据的影响程度；基于风险分类规则对所述生理状态因素信息和病例信息的影响程度进行处理，生成风险异常指标；基于所述风险异常指标对所述带有标识信息的训练样本集进行分类处理，生成训练集和测试集；基于所述训练集和所述测试集对预设鼻腔黏液纤毛清除模型进行训练，生成目标鼻腔黏液纤毛清除模型；所述基于所述训练集和所述测试集对预设鼻腔黏液纤毛清除模型进行训练，生成目标鼻腔黏液纤毛清除模型，包括：基于预设鼻腔黏液纤毛清除模型中的示踪剂对所述训练集进行处理，生成所述示踪剂的目标值，其中，所述示踪剂为纳米炭混悬液，所述示踪剂的目标值为纳米炭混悬液的目标浓度值和目标剂量值；基于所述示踪剂的目标值对所述训练集和所述测试集进行处理，生成目标鼻腔黏液纤毛清除模型；基于目标鼻腔黏液纤毛清除模型对所述目标用户的初始鼻腔黏膜信息进行处理，生成目标用户的可视化鼻腔黏膜信息，其中，所述目标用户的可视化鼻腔黏膜信息包括鼻腔黏液纤毛摆动频率、鼻腔黏液纤毛运输速率、鼻腔黏液纤毛传输时间和鼻腔黏液纤毛传输方向；基于所述可视化鼻腔黏膜信息对所述目标药物信息进行处理，生成目标药物的药效信息，所述目标药物为鼻用药物；所述基于所述可视化鼻腔黏膜信息对所述目标药物信息进行处理，生成目标药物的用药效果之后，还包括：若目标药物的用药效果低于预设用药效果，则生成目标用户的实时状态信息；对所述目标用户的实时状态信息和目标用户的风险异常指标进行处理，生成补充药物信息；基于所述可视化鼻腔黏膜信息对所述补充药物信息进行处理，生成待补充药物信息的药效信息，其中，待补充药物为鼻用药物。

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权利要求：

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