用于确定生物标记物的含量的方法和设备与流程

所属的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。下面参照图5来描述根据本申请的这种实施方式的电子设备500。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本申请的实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书用于确定生物标记物的含量的方法中描述的根据本申请的各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1中所示的步骤。所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)5203。所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。电子设备500也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请的实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本申请的实施方式的用于确定生物标记物的含量的方法。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

背景技术：

1、脑电图eeg信号在帮助医生对患者的脑部检查数据进行评估和疾病诊断中发挥着重要作用。认知障碍作为一种脑部病症，存在多种检测方式。除了通过处理eeg信号提供存在认知障碍状况的预测和判断，还可以使用与认知障碍相关的生物标记物辅助相关检测和分析。

2、例如，可以选择脑脊液中的β1-42蛋白和ptau蛋白作为认知障碍的生物标记物。这些生物标记物的含量的预测和确定可以通过统计学方法找到与上述蛋白相关性较高的脑电图eeg信号特征来完成。可以验证从eeg信号中提取的信号特征在健康人群和存在认知障碍的人群(也称为患者)的数据之间的统计学差异，从而证明所提取的eeg信号特征在辅助检测认知障碍方面的有效性。

3、但是，通过脑电图eeg信号预测与认知障碍相关的生物标记物的现有方案仅用于寻找与特定蛋白的含量显著相关的信号特征，并没有进一步实现对蛋白的含量的预测，即无法提供用于帮助医生预测受试者存在认知障碍状况的定量的数据信息。

4、因此，存在对相关生物标记物的含量进行预测和确定的改进需求。

技术实现思路

1、为了解决上文中提及的至少一个问题，本申请提出了用于确定与认知障碍相关的生物标记物的含量的方法、设备和计算机存储介质。

2、根据本申请的一方面，提出一种用于确定生物标记物的含量的方法，包括：

3、获取具有多个导联通道的脑电图eeg信号；

4、从eeg信号提取eeg信号特征，其中eeg信号特征包括如下中的至少一个：频带能量特征，连接性特征，潜在空间特征和微状态特征；以及

5、基于eeg信号特征与生物标记物的含量之间的函数关系和eeg信号特征确定生物标记物的含量，

6、其中，函数关系通过对eeg信号的历史数据所提取的eeg信号特征和与eeg信号的历史数据对应的生物标记物的含量数据进行拟合来确定。

7、根据本申请的另一方面，提出一种用于确定生物标记物的含量的设备，包括：

8、输入单元，其被配置为获取具有多个导联通道的脑电图eeg信号；

9、处理单元，其被配置为：从eeg信号提取eeg信号特征，其中eeg信号特征包括如下中的至少一个：频带能量特征，连接性特征，潜在空间特征和微状态特征；以及基于eeg信号特征与生物标记物的含量之间的函数关系和eeg信号特征确定生物标记物的含量，其中，函数关系通过对eeg信号的历史数据所提取的eeg信号特征和与eeg信号的历史数据对应的生物标记物的含量数据进行拟合来确定；

10、输出单元，其被配置为输出生物标记物的含量。

11、根据本申请的又一方面，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，执行如上所述的方法。

12、根据本申请的再一方面，提出一种电子设备，其包括处理器以及用于存储处理器的可执行指令的存储器，该处理器被配置为执行可执行指令以实施如上所述的方法。

13、根据本申请的方法和设备使用了从eeg信号中提取的更多维度的eeg信号特征，它们相比现有的统计性方法的特征具有更强的有效性。通过使用多元线性回归分析手段，本申请的方案可以准确高效地预测和确定与eeg信号对应的生物标记物含量，更有助于对认知障碍相关的症状的存在和发生情况进行有效监测和分析。

技术特征：

1.一种用于确定生物标记物的含量的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述eeg信号提取eeg信号特征包括如下中的至少一项：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取所述eeg信号的频带能量特征进一步包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过积分求和提取所述psd信号的绝对频带能量和相对频带能量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过计算与脑区相对应的至少一个导联通道的psd信号的频带能量的平均值提取所述psd信号的脑区平均频带能量。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过对成对的两个导联通道的psd信号进行相减提取所述两个导联通道的psd信号之间的所述频带能量不对称性。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过fooof模型提取所述psd信号的频带峰值数据。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取成对的两个导联通道的eeg信号之间的连接性特征进一步包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，计算所述eeg信号片段之间的相关性的均值和/或方差以确定所述连接性特征进一步包括：

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在将所述eeg信号切分为多个eeg信号片段之前，对所述eeg信号进行包括包络提取的滤波操作。

11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取每个导联通道的eeg信号的潜在空间特征进一步包括：

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述潜在空间模型为深度学习模型。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，在使用潜在空间模型处理所述eeg信号之前，对所述eeg信号进行降采样和/或滤波。

14.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，提取每个导联通道的eeg信号的微状态特征进一步包括：

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，将每个导联通道的eeg信号聚类为脑活动的微状态进一步包括：

16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对eeg信号的历史数据所提取的eeg信号特征和与所述eeg信号的历史数据对应的所述生物标记物的含量数据进行拟合包括：

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，进一步包括：

18.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数中的至少一个确定所提取的eeg信号特征与所述生物标记物的含量之间的相关性。

19.根据权利要求16至18中任一项所述的方法，其特征在于，基于所选择的eeg信号特征与所述生物标记物的含量之间的函数关系和所选择的eeg信号特征确定所述生物标记物的含量。

20.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从所述eeg信号提取eeg信号特征之前，对所获取的所述eeg信号进行预处理，所述预处理包括如下中的至少一项：

21.根据权利要求1至20中任一项所述的方法，其特征在于，所述生物标记物与认知障碍相关。

22.根据权利要求21所述的方法，其特征在于，所述生物标记物包括β1-42蛋白、β1-40蛋白、ptau蛋白和ttau蛋白中的至少一个。

23.一种用于确定生物标记物的含量的设备，包括：

24.根据权利要求23所述的设备，其特征在于，所述处理单元进一步被配置为执行根据权利要求2至22中任一项所述的方法的步骤。

25.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，执行根据权利要求1至21中任一项所述的方法。

26.一种电子设备，其特征在于，包括：

技术总结
本申请提出用于确定生物标记物的含量的方法和设备。该方法包括获取具有多个导联通道的脑电图EEG信号；从EEG信号提取EEG信号特征；基于EEG信号特征与生物标记物的含量之间的函数关系和EEG信号特征确定生物标记物的含量。该方法提取的特征具有更强的有效性，可以准确高效地预测和确定与EEG信号对应的生物标记物含量，有助于对认知障碍相关的症状的存在和发生进行有效监测和分析。

技术研发人员：闫宇翔,赵童,张琪
受保护的技术使用者：灵犀云医学科技（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15