[发明专利]一种优化神经调控的方法和装置

权利要求书

1.一种筛选受试者神经调控相关的脑疾病治疗靶点的装置，其特征在于，所述装置包括：

模拟神经调控模块和调控结果评估模块；

其中，所述模拟神经调控模块用于在宏观脑功能网络连接的基础上模拟神经调控；所述调控结果评估模块用于通过量化指标筛选出神经调控治疗靶点；

所述的模拟神经调控模块包括：

线性缩放单元、网络反卷积单元、神经调控单元和网络卷积单元；

其中，所述线性缩放单元用于网络反卷积算法的预处理步骤；所述网络反卷积单元，是用于得到与功能网络相对应的直接网络；所述神经调控单元，是基于设定的调控强度范围对每个靶点在直接网络上进行双侧神经调控；所述网络卷积单元，是用于将神经调控后的直接网络使用网络卷积得到神经调控后的功能网络；

其中，线性缩放是在基于静息态功能磁共振数据构建疾病组功能网络之后进行的。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的网络反卷积单元，包括：

第一奇异值分解单元、第一分式线性变换单元和直接网络获得单元；

其中，所述的第一奇异值分解单元，是将功能网络进行奇异值分解；所述的第一分式线性变换单元，是对所有的奇异值进行分式线性变换；所述的直接网络获得单元，是基于所有奇异值的分式线性变换得到直接网络。

3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述的网络卷积单元，包括：

第二奇异值分解单元、第二分式线性变换单元和功能网络获得单元；

其中，所述的第二奇异值分解单元，是将神经调控后的直接网络进行奇异值分解；所述的第二分式线性变换单元，是对所有的奇异值进行分式线性变换；所述的功能网络获得单元，是基于所有奇异值的分式线性变换得到神经调控后的功能网络。

4.如权利要求1-3任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

静息态功能磁共振数据采集和功能网络构建模块，

其中，所述静息态功能磁共振数据采集和功能网络构建模块是基于静息态功能磁共振数据构建功能网络矩阵。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述静息态功能磁共振数据采集和功能网络构建模块中的功能网络包括疾病组功能网络和健康对照组功能网络。

6.如权利要求1-3任一项所述的装置，其特征在于，所述受试者是个体水平或群体水平。

7.根据权利要求1-3任一项所述的装置，其特征在于，所述调控结果评估模块包括：

群体水平评估单元和个体水平评估单元；

其中，调控结果评估是基于健康对照组的全脑宏观功能网络矩阵进行的。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述群体水平评估单元，包括：

群体水平量化评估单元、调控强度获取单元和靶点效果预测单元；

其中，所述的群体水平量化评估单元，是分别计算模拟调控前、模拟调控后疾病组平均功能网络矩阵和健康对照组平均功能网络矩阵的相似度，并且计算模拟调控前后所述相似度的比值来量化衡量治疗效果；所述的调控强度获取单元，是通过最大化治疗效果选取调控强度；所述靶点效果预测单元，是在所述调控强度下根据治疗效果筛选治疗靶点。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述个体水平评估单元，包括：

个体水平量化评估单元、调控强度获取单元和靶点效果预测单元；

其中，所述的个体水平量化评估单元，是分别计算模拟调控前、模拟调控后受试者个体功能网络矩阵和健康对照组平均功能网络矩阵的相似度，并且计算模拟调控前后所述相似度的比值来量化衡量治疗效果；所述的调控强度获取单元，是通过最大化治疗效果选取调控强度；所述的靶点效果预测单元，是在所述调控强度下根据治疗效果筛选治疗靶点。

10.如权利要求1-3任一项所述的装置，其特征在于，所述脑疾病包括：例如少儿自闭症、中年情感障碍类疾病、老年神经退行性疾病。