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申请/专利权人：青岛市即墨区人民医院

摘要：本发明提供了一种早期运动神经元病诊断方法、介质及系统，属于早期运动神经元病诊断技术领域，包括：收集多组神经电生理检查数据,包括运动诱发电位、肌电图、单元动作电位、神经传导以及脑电图数据；对数据进行预处理和特征提取,得到诱发电位特征、肌电图特征等；对各类特征分别进行聚类,得到代表点矩阵；利用低秩矩阵补全算法填充代表点矩阵,得到完整的神经电生理数据矩阵；基于填充矩阵训练神经网络,得到运动神经元病诊断模型；对当前患者的数据,从收集的数据中筛选与其最相似的数据,微调诊断模型以适应当前患者；将患者数据输入适应性诊断模型,得到诊断结果；解决了现有的早期运动神经元病诊断方法依靠医生个人经验的技术问题。

主权项：1.一种早期运动神经元病诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、通过收集多组健康人和已明确诊断结果的不同类型运动神经元病患者的神经电生理检查数据；S20、对所述运动诱发电位数据、肌电图数据、单元动作电位数据、神经传导数据以及脑电图数据预处理后分别进行特征提取，得到诱发电位特征、肌电图特征、单元动作电位特征、神经传导特征以及脑电图特征；S30、对得到的多组诱发电位特征、肌电图特征、单元动作电位特征、神经传导特征以及脑电图特征分别进行聚类，得到每一种特征的多个聚类簇；S40、获取每个聚类簇的聚类中心最接近的点作为代表点，建立包括所有代表点的矩阵，记为代表点矩阵；S50、将所述代表点矩阵生成稀疏矩阵并采用相似度分析和向量插值的方式，将全部的神经电生理检查数据对所述稀疏矩阵进行填充，得到填充矩阵；S60、利用所述填充矩阵，训练一个神经网络，得到运动神经元病症诊断模型，用于描述神经电生理检查数据与运动神经元病症的关系；S70、获取当前患者的神经电生理检查数据，记为患者数据，并在所述收集的多组神经电生理检查数据中，筛选与所述患者数据匹配度最高的M个神经电生理检查数据，作为患者的检查相似数据组；S80、利用所述检查相似数据组对所述运动神经元病症诊断模型进行微调，得到适用于当前患者的运动神经元病症诊断模型，记为适应性诊断模型；S90、在所述适应性诊断模型中，输入所述患者数据，得到当前患者的神经元病诊断结果，输出给医生。

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