[发明专利]基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类方法和系统

权利要求书

1.一种基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法，其特征在于实施步骤包括：

1)采集被试在静息状态下的功能磁共振脑成像数据；

2)针对所述的功能磁共振脑成像数据进行预处理；

3)选择大脑功能分区模板，根据所选的大脑功能分区模板，对预处理后的功能磁共振脑成像数据提取每个脑区的平均时间序列；

4)计算每两个脑区之间的时间序列的相关性，得到所有脑区之间的功能连接矩阵；

5)根据功能连接矩阵，构建脑区之间的邻接关系矩阵；

6)将所述功能连接矩阵作为节点的特征，邻接关系矩阵作为节点的边，构建功能连接图作为提取得到的样本特征；

步骤5)的详细步骤包括：

5.1)针对所有脑区之间的功能连接矩阵，以每个脑区为节点，单个脑区与其它脑区之间的功能连接为特征，计算每两个脑区之间的余弦距离得到R×R的对称的余弦距离矩阵；

5.2)针对得到的R×R的对称的余弦距离矩阵，找出与每个脑区距离最小的K个脑区，并用一个R×R的邻接关系矩阵来描述，对每两个脑区(i,j)，若j是i最邻近的K个脑区之一，则在邻接矩阵中(i,j)位置的元素置为1，否则置为0，邻接矩阵对角线均置为1，得到邻接关系矩阵即为脑区之间的邻接关系矩阵。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法，其特征在于，步骤4)的详细步骤包括：

4.1)将全部n个被试的所有脑区的平均时间序列构成的R×M时间序列矩阵作为输入数据，其中R为脑区个数，M为时间序列长度；

4.2)每次取单个被试的时间序列矩阵作为一个输入样本，计算每两个脑区之间的时间序列的Pearson相关系数，得到一个R×R的对称的功能连接矩阵；

4.3)对上述得到的R×R的对称的功能连接矩阵进行Fisher-Z变换，得到标准化后的功能连接矩阵，该标准化后的功能连接矩阵即为得到的所有脑区之间的功能连接矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法，其特征在于，步骤6)的详细步骤包括：针对所述的功能连接矩阵，以每个脑区为图节点，单个脑区与其它脑区之间的功能连接为节点特征；针对所述的邻接关系矩阵，将其视为图节点的边描述加上所述节点特征，得到一个用K-NN图描述的功能连接图其中为图节点的集合，代表一个图节点并且该节点和所有节点的功能连接作为图节点信号表示N维实数域空间，N表示节点信号维数；ε为边集合，边e_i∈ε为图节点之间的邻接关系。

4.一种基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1～3中任意一项所述基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法的步骤，或者该计算机设备的存储器上存储有被编程或配置以执行权利要求1～3中任意一项所述基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法的计算机程序。

5.一种基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类系统，其特征在于包括：

特征提取程序单元，用于采用权利要求1～3中任意一项所述基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类特征提取方法提取被试的样本特征；

样本特征分类程序单元，用于将提取得到的样本特征输入已训练好的稀疏池化图卷积网络得到被试是否患精神疾病的检测结果。