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一种基于孪生脑功能动力学模型的个体化靶点预测方法 

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申请/专利权人:广州龙之杰医疗科技有限公司;华南理工大学

摘要:本申请提供了一种基于孪生脑功能动力学模型的个体化靶点预测方法,所述方法包括:基于敏感度评估指标、相互作用关系以及相互作用网络,构建敏感度评价模型;基于敏感度评价模型提取作用机理特征要素,利用作用机理特征要素构建脑功能网络动力学模型,并基于作用机理特征要素对脑功能网络动力学模型进行增量式更新,得到增量式更新后的脑功能网络动力学模型;基于增量式更新后的脑功能网络动力学模型构建孪生脑功能动力学模型,并基于作用机理特征要素和增量式更新后的脑功能网络动力学模型生成作用机理形成过程的语义描述,以基于语义描述和孪生脑功能动力学模型进行个体化靶点的预测。通过所述方法,以提升个体化靶点计算的精准性。

主权项:1.一种基于孪生脑功能动力学模型的个体化靶点预测方法,其特征在于,所述个体化靶点预测方法包括:基于用户的脑功能磁共振医疗影像数据分析脑部区域信息的相互作用关系并生成相互作用网络,基于所述相互作用关系及所述相互作用网络提取影响作用机理的敏感特征参数,并基于所述敏感特征参数构建敏感度评估指标;基于所述敏感度评估指标、所述相互作用关系以及所述相互作用网络,构建敏感度评价模型;基于所述敏感度评价模型提取作用机理特征要素,利用所述作用机理特征要素构建脑功能网络动力学模型,并基于所述作用机理特征要素对所述脑功能网络动力学模型进行增量式更新,得到增量式更新后的脑功能网络动力学模型;基于所述增量式更新后的脑功能网络动力学模型构建孪生脑功能动力学模型,并基于所述作用机理特征要素和所述增量式更新后的脑功能网络动力学模型生成作用机理形成过程的语义描述,以基于所述语义描述和所述孪生脑功能动力学模型进行个体化靶点的预测。

全文数据:

权利要求:

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