[发明专利]大脑成瘾结构图谱评估方法及装置

权利要求书

1.一种大脑成瘾结构图谱评估方法，其特征在于，包括：

获取待分类的脑部结构图，所述脑部结构图为脑部fMRI图像，包括多个脑部区域图像；

根据预设成瘾物的脑成瘾性状结构图评估模型，确定所述脑部fMRI图像中不同区域的脑成瘾性状类型，其中，所述预设成瘾物的脑成瘾性状结构图评估模型是根据预设成瘾物不同浓度影响下获取到脑部的真实fMRI图像、以及通过每个浓度对应的样本生成器得到的每个浓度影响下脑部的多个合成fMRI图像训练预设分类模型得到的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过每个浓度对应的样本生成器得到的每个浓度影响下脑部的多个合成fMRI图像，包括：

将随机噪声向量输入每个浓度对应的样本生成器，其中，所述样本生成器是根据对应浓度下脑部的真实fMRI图像，基于生成对抗网络训练得到的；

所述样本生成器根据所述随机噪声向量生成对应浓度影响下脑部的多个合成fMRI图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每个浓度对应的样本生成器可以通过以下步骤训练得到：

使用预设的样本生成器，根据所述随机噪声向量生成训练fMRI图像；

根据所述训练fMRI图像、待训练浓度的脑部的真实fMRI图像以及样本判别器，训练所述样本生成器，得到对应浓度下的样本生成器，其中，所述样本判别器用于根据所述真实fMRI图像确定所述训练fMRI图像的判别结果，所述判别结果包括：真或假。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练fMRI图像、待训练浓度的脑部的真实fMRI图像以及样本判别器，训练所述样本生成器，得到对应浓度下的样本生成器，包括：

将所述训练fMRI图像和所述真实fMRI图像输入所述样本判别器，得到所述训练fMRI图像的判别结果；

若所述训练fMRI图像的判别结果为真，训练所述样本判别器，使得所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为假，得到训练后的样本判别器；

若所述训练fMRI图像的判别结果为假，训练所述样本生成器，使得所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为真，所述训练后的样本生成器；

迭代训练所述样本判别器和所述样本生成器，直至所述训练后的样本生成器的损失函数小于预设阈值，得到对应浓度下的样本生成器。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练所述样本判别器，使得所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为假，包括：

根据所述判别结果获取所述样本判别器的损失函数；

通过所述样本判别器的损失函数反向传播，训练所述样本判别器，直至所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为假，得到所述训练后的样本判别器。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练所述样本生成器，使得所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为真，包括：

根据所述判别结果获取所述样本生成器的损失函数；

通过所述样本生成器的损失函数反向传播，训练所述样本生成器，直至所述样本判别器确定所述训练fMRI图像的判别结果为真，得到所述训练后的样本生成器。

7.一种脑成瘾性状结构图评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分类的脑部结构图，所述脑部结构图为脑部fMRI图像，包括多个脑部区域图像；

确定模块，用于根据预设成瘾物的脑成瘾性状结构图评估模型，确定所述脑部fMRI图像中不同区域的脑成瘾性状类型，其中，所述预设成瘾物的脑成瘾性状结构图评估模型是根据预设成瘾物不同浓度影响下获取到脑部的真实fMRI图像、以及通过每个浓度对应的样本生成器得到的每个浓度影响下脑部的多个合成fMRI图像训练预设分类模型得到的。