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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明属于衰老时钟评估技术领域，具体涉及基于人工智能的血液透析人群衰老时钟评估方法。该发明通过收集血液透析患者的医学图像数据，利用数据预处理和特征提取技术得到第一特征信息，进一步依据前置分类条件对第一特征信息进行分类处理，得到多个第二特征信息，同时获取患者的血液学指标，并与标准指标进行结合运算，得到第三特征信息，再根据体征参数和病史信息将患者分类为多个评估群体，最后结合卷积神经网络模型对各个评估群体下的第二特征信息和第三特征信息进行训练，得到不同评估群体下的衰老时钟评估模型，通过将衰老时钟评估模型应用到实际场景中，能够准确评估血液透析人群的衰老程度，为医生提供个体化的治疗建议。

主权项：1.基于人工智能的血液透析人群衰老时钟评估方法，其特征在于：包括：收集血液透析患者的医学图像数据，并对数据进行预处理以及特征提取，得到第一特征信息；获取前置分类条件，并依据其对所述第一特征信息进行分类处理，得到多个第二特征信息；获取血液透析患者的血液学指标，并将其与标准指标进行结合运算，且将其运算结果标定为第三特征信息；获取体征参数以及病史信息，并依据所述体征参数和病史信息将血液透析患者分类为多个评估群体；将各个所述评估群体下的第二特征信息和第三特征信息汇总为训练集和测试集，并结合卷积神经网络模型进行训练，得到衰老时钟评估模型；获取目标血液透析患者，并匹配其归属的评估群体，再调用对应的衰老时钟评估模型，得到所述目标血液透析患者的衰老时钟；其中，所述收集血液透析患者的医学图像数据，并对数据进行预处理以及特征提取，得到第一特征信息的步骤，包括：获取血液透析患者的CT或MRI的医学影像数据，再对该影像数据进行预处理，所述预处理包括去噪、增强以及分割，消除图像中的伪影，得到基准图像；获取与衰老时钟对应的需求特征，并在所述基准图像中进行分割处理，得到多个特征附属区域；将各个血液透析患者对应的同类特征附属区域进行交叉比较，并将其比较结果输出为第一待筛选参数；获取筛选阈值，并将所述筛选阈值与第一待筛选参数进行比较；若所述第一待筛选参数大于筛选阈值，则将其对应的特征附属区域中的需求特征标定为第一特征信息；若所述第一待筛选参数小于或等于筛选阈值，则将其对应的特征附属区域中的需求特征标定为无效特征信息；所述将各个血液透析患者对应的同类特征附属区域进行交叉比较，并将其比较结果输出为第一待筛选参数的步骤，包括：获取血液透析患者对应的同类特征附属区域；将各个血液透析患者对应的同类特征附属区域进行逐一对齐处理，得到对齐后的特征附属区域；获取第一测算函数，第一测算函数的表达式为：，式中，r表示对齐后的特征附属区域中像素之间的差异度，n表示特征附属区域中的像素数量，xi和yi分别表示不同特征附属区域中的像素值；对各个对齐后的特征附属区域进行像素级别的比较，依据所述第一测算函数计算其像素值之间的差异度，再将此差异度进行量化处理，并将量化结果标定为第一待筛选参数；所述获取前置分类条件，并依据其对所述第一特征信息进行分类处理，得到多个第二特征信息的步骤，包括：获取前置分类条件，所述前置分类条件包括血液透析患者的体表信息和血管信息；依据所述前置分类条件对所述第一特征信息进行分类处理，将血液透析患者分为不同的亚组；获取需求指标，并依据所述需求指标在对应亚组中提取其对应的第二特征信息；所述第二特征信息输出后，对其中的所述体表信息进行筛选处理，其具体过程包括：获取血液透析患者的皮肤区域图像，并计算皮肤区域图像的像素数量和像素值的统计信息；基于统计信息，根据像素值分布确定皮肤区域，并对皮肤区域进行边缘检测，确定皮肤边界；依据所述皮肤边界的拐点，计算所述皮肤区域的皮肤面积，并标定为第二待筛选参数；获取第一容许偏离区间，并依据所述第一容许偏离区间对每个第二待筛选参数进行偏移处理，得到多个第一偏移区间；对各个所述第一偏移区间逐一进行比较，且将取值存在交叉的第一偏移区间归类为同类别区间；获取各个同类别区间在所述第一偏移区间中的占比，并将占比最大的第一偏移区间对应的第二待筛选参数保留为第二特征信息，且将其他第一偏移区间对应的第二待筛选参数从第二特征信息中筛除；所述第二特征信息输出后，对其中的所述血管信息进行筛选处理，其具体过程包括：获取血管区域图像，并对所述血管区域图像进行图像分割，提取出血管网络；从所述血管网络中提取血管钙化区域，以及所述血管钙化区域的特征参数，其中，该所述特征参数包括钙化区域的面积和分布量；获取第二测算函数，并将所述血管钙化区域的特征参数输入至第二测算函数中，且将其输出结果标定为第三待筛选参数，第二测算函数的表达式为：，式中，u表示平均钙化面积，S表示钙化区域的总面积，D表示钙化区域的分布量；获取第二容许偏离区间，并依据所述第二容许偏离区间对每个第三待筛选参数进行偏移处理，得到多个第二偏移区间；对各个所述第二偏移区间逐一进行比较，且将取值存在交叉的第二偏移区间归类为同属性区间；获取各个同属性区间在所述第二偏移区间中的占比，并将占比最大的第二偏移区间对应的第三待筛选参数保留为第二特征信息，且将其他第二偏移区间对应的第三待筛选参数从第二特征信息中筛除。

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百度查询： 东南大学 基于人工智能的血液透析人群衰老时钟评估方法