[发明专利]基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法和装置

说明书

本发明提供一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法和装置，其中，方法包括：获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的人工神经网络进行处理，输出待测女性的卵巢年龄；其中，训练好的人工神经网络，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。本发明可以实现对卵巢生物学年龄的准确评估，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。

技术领域

本发明涉及智能计算技术领域，尤其涉及一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法和装置。

背景技术

卵巢的生物学年龄，是指以卵巢的功能状态为评价指标来界定卵巢的状态。它与个体的实际年龄未必等价。随着时间的推移，卵巢的衰老速度不同，个体呈现出的卵巢的功能状态也不相同。这除了与年龄有关，也可以与基因、环境等因素有关，还可以是由病理性因素导致的。

目前，临床使用的卵巢生物学年龄评估方法包括：激素水平测定，例如，卵泡刺激素(Follicle stimulating hormone，简称FSH)、雌二醇(Estradiol，E2)、抗缪勒管激素(Anti-Mullerian Hormone,简称AMH)、抑制素B(inhibin B)等；超声影像学检测，例如，窦卵泡数(Antral Follicle Counting，简称AFC)、卵巢体积(Ovarian volume)、卵巢基质血流等；卵巢储备功能动态检测试验，例如，氯米芬刺激实验(CCCT)、外源性FSH卵巢储备试验等；基因检测。

可见，目前的卵巢生物学年龄评估多基于单一的评估指标进行评估，例如，内分泌学指标AMH、FSH、E2等，影像学指标AFC、OV等，单一的评估指标难以获得临床应用满意的特异度和灵敏度。

发明内容

本发明提供一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法和装置，用以解决现有技术中采用单一的评估指标对卵巢的生物学年龄进行评估的缺陷，可以实现对卵巢生物学年龄的准确评估，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。

第一方面，本发明提供一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法，包括：

获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；

将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)进行处理，输出所述待测女性的卵巢年龄；其中，所述训练好的人工神经网络，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。

根据本发明提供的一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法，还包括：

将健康女性样本集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所构建的人工神经网络，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述人工神经网络进行训练，得到所述训练好的人工神经网络。

根据本发明提供的一种基于人工神经网络的卵巢功能年龄评估方法，对所述人工神经网络进行训练，包括：

将所述健康女性样本集分划为训练集和测试集；

将所述训练集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入所述人工神经网络，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述人工神经网络的参数进行调整；

将所述测试集中女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息输入调整参数后的人工神经网络，根据女性样本对应的实际年龄标签对所述调整参数后的人工神经网络进行测试；

根据所述调整参数后的人工神经网络在所述测试集上的测试结果，确定所述训练好的人工神经网络。