[发明专利]基于结构磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于结构磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取带状疱疹性神经痛患者的结构磁共振图像；对获取的结构磁共振图像进行预处理，得到灰质体积，所述预处理包括配准、分割和调制；根据灰质体积采用机器学习的方法进行带状疱疹性神经痛疗效预测。本发明将结构共振成像与机器学习相结合来预测带状疱疹性神经痛的疗效，通过机器学习的方法寻找灰质体积这一神经影像标志，能客观预判患者的药物疗效，让医生能够更合理地为患者制定医疗方案，提升医生的工作效率。本发明可广泛应用于医学图像模式识别领域。

技术领域

本发明涉及医学图像模式识别领域，尤其是一种基于结构磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统。

背景技术

带状疱疹是临床上较常见的急性疱疹样皮肤病，由水痘-带状疱疹病毒所致。这种病毒由呼吸道感染侵入体内，潜伏到脊神经后根神经节或其它发病部位的神经细胞中。这种病毒当机体免疫力下降(例如：创伤、劳累、感冒、免疫系统疾病等)时，潜伏的病毒就会大量繁殖，使神经节发炎和坏死，引起病人疼痛，同时该病毒沿神经通路下传到该神经支配的区域引起节段性疱疹。带状疱疹在临床多呈现数个簇集疱疹群，排列成带状，沿周围神经分布，常见于胸腹、腰背及颜面部，局部皮肤有灼热感，伴有神经痛，故又被称为带状疱疹性神经痛。

目前，临床上用视觉模拟评分(Visual Analog Score,VAS)表对带状疱疹性神经痛患者的疼痛情况进行评估，根据治疗前后的VAS评分下降情况来判别药物治疗是否有效。然而这种方法具有较强主观性，且无法帮助医生预判患者的药物疗效。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种基于结构磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统，以客观预判患者的药物疗效。

本发明一方面所采取的技术方案是：

基于结构磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法，包括以下步骤：

获取带状疱疹性神经痛患者的结构磁共振图像；

对获取的结构磁共振图像进行预处理，得到灰质体积，所述预处理包括配准、分割和调制；

根据灰质体积采用机器学习的方法进行带状疱疹性神经痛疗效预测。

进一步，所述获取带状疱疹性神经痛患者的结构磁共振图像这一步骤，具体为：

采用三维Turbo FLASH磁化准备快速梯度回波成像序列对带状疱疹性神经痛患者进行全脑扫描，得到带状疱疹性神经痛患者的结构磁共振图像。

进一步，所述对获取的结构磁共振图像进行预处理，得到灰质体积这一步骤，具体包括：

将获取的结构磁共振图像配准至MNI空间；

对配准后的结构磁共振图像通过仿射变换，分割出灰质图像、白质图像和脑脊液图像；

对灰质图像进行调制，得到灰质体积。

进一步，所述对获取的结构磁共振图像进行预处理，得到灰质体积这一步骤，还具体包括：

检查并剔除协方差偏离正常值超过预设阈值的结构磁共振图像；

对检查并剔除完的结构磁共振图像进行平滑处理。

进一步，所述根据灰质体积采用机器学习的方法进行带状疱疹性神经痛疗效预测这一步骤，具体包括：

从输入的样本中循环抽取每个带状疱疹性神经痛患者数据作为测试集，样本中其余带状疱疹性神经痛患者数据作为训练集；

以灰质体积为模型参数，对训练集采用机器学习的方法进行模型训练，得到各个带状疱疹性神经痛疗效预测模型；