[发明专利]基于Gossip模型的自闭症检测装置

权利要求书

1.基于Gossip模型的自闭症检测装置，其特征在于，包括：图像处理单元、脑结构网络构建单元、计算单元和检测单元；

所述图像处理单元，用于对采集被检测者的脑部静息态功能磁共振图序列进行图像预处理，提取脑部静息态功能磁共振图中的脑灰质区域，得到脑灰质图像序列；并基于预置的脑区划分模板，对脑灰质图像序列中的各脑灰质图像进行脑区划分，获取每个脑区的脑灰质体积，得到每个脑区的脑灰质体积序列并发送给大脑结构网络构建单元；

所述脑结构网络构建单元，基于预置的相关系数计算规则，计算各个脑区的脑灰质体积序列之间的相关系数，将每个脑区作为一个节点，脑区的脑灰质体积序列之间的相关系数作为节点间的连接系数，得到脑结构网络；并对脑结构网络的所有节点间的连接系数进行二值化处理，将大于二值化阈值的连接系数置为1，将小于或等于二值化阈值的连接系数置为0，得到二值网络并发送给计算单元；

所述计算单元，用于基于Gossip模型计算二值网络的传播耗时和传播的迭代次数并将计算结果发送给检测单元；

其中，基 于Gossip模型计算二值网络的传播耗时和传播的迭代次数具体为：

对于输入的二值网络，获取其最大连通图，在所述最大连通图中采用Gossip协议进行消息传播，其中，初始传播点为最大连通图中的节点度最高的节点，且消息传播时完成一次新消息的全部传播则停止，并将传播耗时和传播迭代的次数作为当前二值网络的传播耗时和传播的迭代次数；

所述检测单元，存储有两个参考数据，第一参考数据为自闭症患者的传播耗时和传播的迭代次数，第二参考数据为正常对照者的传播耗时和传播的迭代次数，并将接收到的计算结果分别与两个参考数据进行比对以确定被检测者的检测结果：计算结果更接近第一参考数据，则被检测者患自病症的风险高，否则当前被检测者患自病症的风险低。

2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述检测单元确定被检测者的检测结果时，还包括：

计算所述计算结果中的传播耗时分别与第一、二参考数据中的传播耗时的偏差，以及计算所述计算结果中的传播的迭代次数分别与第一、二参考数据中的传播的迭代次数的偏差，并对各偏差进行数据的标准化处理；再将同一比较对象的两个偏差求和，与第一、二参考数据的偏差和分别记为第一参考偏差和第二参考偏差；

若第一参考偏差小于第二参考偏差，则被检测者患自病症的风险高，否则当前被检测者患自病症的风险低。

3.如权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述脑结构网络构建单元采用最小密度对脑结构网络的所有节点间的连接系数进行二值化处理。

4.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一参考数据和第二参考数据的获取方式为：

分别将多名自闭症患者的脑部静息态功能磁共振图序列输入所述基于Gossip模型的自闭症检测装置的图像处理单元，基于Gossip模型的自闭症检测装置的计算单元的计算结果得到每名自闭症患者的传播耗时和传播的迭代次数，对所有自闭症患者的传播耗时和传播的迭代次数分别取均值得到第一参考数据；

分别将多名正常对照者的脑部静息态功能磁共振图序列输入所述基于Gossip模型的自闭症检测装置的图像处理单元，基于Gossip模型的自闭症检测装置的计算单元的计算结果得到每名正常对照者的传播耗时和传播的迭代次数，对所有正常对照者的传播耗时和传播的迭代次数分别取均值得到第二参考数据。

5.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述计算单元基于Gossip模型计算二值网络的传播耗时和传播的迭代次数时，每次传播消息时选择的节点数为5。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述脑结构网络构建单元采用皮尔逊相关系数计算各个脑区的脑灰质体积序列之间的相关系数。

7.如权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括输出显示单元，用于对检测单元确定的被检测者的检测结果进行可视化的输出显示。

8.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述计算单元基于Gossip模型计算二值网络的传播耗时和传播的迭代次数时，多次执行Gossip协议进行消息传播，记录每一次消息传播时的传播耗时和传播的迭代次数，将均值作为最终的传播耗时和传播的迭代次数并发送给检测单元。