摘要
本发明公开了一种基于深度学习与代谢谱分析的心血管年龄预测方法及装置,涉及生物数据处理领域,包括:获取健康人群和患有心血管疾病人群的血液样本并进行数据处理和特征选择,确定相关代谢物;构建基于深度学习的心血管年龄预测模型并训练,得到经训练的心血管年龄预测模型;获取待检测人员的血液样本并处理得到相关代谢物对应的代谢特征所构成的代谢组学特征矩阵,将代谢组学特征矩阵输入经训练的心血管年龄预测模型,经过代谢特征表示模块,得到代谢特征表示,代谢特征表示输入特征表示处理模块,预测得到待检测人员的心血管年龄,并计算得到心血管年龄加速度。本发明解决现有心血管年龄预测成本高、准确性低、缺乏广泛验证等问题。
技术关键词
年龄预测方法
组学特征
输出特征
随机森林模型
注意力
加权损失函数
矩阵
特征选择
多层感知机
指数
样本
疾病
模块
质谱分析
血液
数据
色谱
加速度
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融合特征
攻击检测方法
攻击检测模型
样本
注意力
数据收集单元
随机森林模型
录井解释技术
智能模型
异常数据处理
多模态特征
神经网络模型
结构方程模型
生成对抗网络
跨模态融合特征
遥感地物分类方法
遥感图像地物分类
SAR遥感图像
编码器模块
解码器