一种识别孤独症诊断生物标志物的方法

本发明公开了一种识别孤独症诊断生物标志物的方法，属于计算机应用技术领域。所述方法包括：利用PCMCI算法对BOLD信号进行处理，将大脑不同区域视为节点，每对脑区之间的因果关系强度作为边的权重，从而为每个被试生成一个加权有向因果网络。利用双样本T检验评估孤独症组和正常对照组之间大脑因果网络的差异，并确定潜在的孤独症诊断生物标志物。进一步利用支持向量机构建孤独症分类模型，从而验证孤独症潜在诊断生物标志物的可靠性。本申请能够更好的挖掘大脑中各个区域间的因果关系并识别孤独症诊断生物标志物，为孤独症研究提供新的视角与方法。

《一种识别孤独症诊断生物标志物的方法》是一发明专利，专利号为 2024106072670，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为丁彦蕊;王昊，申请日期为2024-05-16，公开（公告）日期为2026-02-24，国际专利分类号（IPC）为 A61B 5/16 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物标志物筛选、孤独症诊断、分子检测、神经发育疾病、生物样本分析、特征筛选、分子标志物、疾病筛查、组学分析、ASD辅助诊断、血清标志物、生物检测、特征挖掘、疾病预判、分子筛查靶点。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种识别孤独症诊断生物标志物的方法，属于计算机应用技术领域。所述方法包括：利用PCMCI算法对BOLD信号进行处理，将大脑不同区域视为节点，每对脑区之间的因果关系强度作为边的权重，从而为每个被试生成一个加权有向因果网络。利用双样本T检验评估孤独症组和正常对照组之间大脑因果网络的差异，并确定潜在的孤独症诊断生物标志物。进一步利用支持向量机构建孤独症分类模型，从而验证孤独症潜在诊断生物标志物的可靠性。本申请能够更好的挖掘大脑中各个区域间的因果关系并识别孤独症诊断生物标志物，为孤独症研究提供新的视角与方法。

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