[发明专利]多模态神经影像数据自动信息融合系统

说明书

本发明公开了一种多模态神经影像数据自动信息融合系统，包括：原始数据管理模块，用于存储和管理针对被试采集的神经影像数据以及研究记录；数据转换模块，用于对所述原始数据进行脱敏处理和格式转化；多模态数据管理模块，用于存储和管理数据转换模块转换后的数据；数据预处理和特征提取模块，用于对多模态数据库中存储的数据进行预处理及特征提取；图谱和模板数据管理模块，用于存储和管理图谱与模板；多模态特征数据管理模块，用于存储和管理特征数据；分组或跟踪对比评估模块，用于对被试进行分组或跟踪对比评估。本发明可应用在多模态脑MRI信号的数据分析和信息融合中，可实现对脑肿瘤、脊髓脊柱损伤和脑卒中患者数据进行自动分析。

技术领域

本发明涉及神经科学和医疗健康领域，具体涉及一种多模态神经影像数据自动信息融合系统和方法。

背景技术

多模态数据信息融合(Information fusion of Multimodal data) 是联合或集合从不同传感器采集的数据携带的信息的处理过程。

神经影像信号是对中枢神经系统(脑和脊髓)的信息进行采集获得的信号，包括CT、MRI、EEG、MEG等信号。由于这些信号的采集原理不同、采集的信息不同、信号的表现形式不同，而被称为多模态神经影像信号。多模态神经影像数据已经广泛应用于医学、神经科学、心理学等学科的科学研究和临床应用，但是，如何管理这些数据、如何挖掘这些数据中的信息、如何表达特征信息、如何联合多模态信息来优化决策系统等是目前学术界和应用领域共同面临的问题。

目前医学影像数据管理和通信系统PACS(Picture Archiving andCommunication Systems)，如图1所示，已经成为国际规范，被广泛应用于医疗保健系统。PACS与临床信息系统(Clinical Information System, CIS)、放射学信息系统(RadiologyInformation System,RIS)、医院信息系统(Hospital Information System,HIS)、实验室信息系统 (Laboratory Information System,LIS)等联合构成了医院信息管理系统。PACS有4个主要功能模块：硬拷贝和替换(Hard copy replacement)、远程访问、电子图像集成平台、Radiology Workflow Management。PACS 结构层次包括4个物理层和3个应用层。其架构数据主要包括：存储架构、文件格式(DICOM)、数据结构等。

目前，智能化医学影像平台的发展方向，主要体现在图像预处理功能、按照疾病或解剖部位定制的工作模块、带有诊断书签功能等，能自动记录医生的每次病变测量、病变标记，方便跨科室医生间的交流和上级医生复核报告。可见，现行的医学影像管理系统主要面向临床应用需求，以被试信息录入、影像获取、原始数据存储、图像调阅、以便于图像阅读为目标的后处理显示和标记、报告编辑等功能为主体。

神经影像信号是携带中枢神经组织结构和神经活动功能信息的信号，既包括静态的形态学信息，又隐含动态的神经活动信息。它不是单纯的图片数据，目前常用的以图像清晰为目标的数据处理和显示技术并不完全适用于多模态神经影像数据处理。

随着神经科学、神经影像学和神经康复等学科的发展，以及各种神经影像数据采集设备的普及，大量的神经影像信号有待处理和分析。这些信号中携带的生理信息、病理信息、功能信息等，有待更深入的信息挖掘和信息融合技术进行特征提取、表达、联合和分析，进而应用于神经科学和精准医疗。

发明内容

(一)技术问题

为了克服现有技术存在的问题，本发明提出一种多模态神经影像数据自动信息融合系统和方法。

(二)技术方案