[发明专利]一种基于fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法

说明书

本发明提供一种基于fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法，涉及临床医学精神病诊断技术领域。该fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法，包括获取被试者FNIRS测量数据、FNIRS测量数据预处理、提取特征、特征预处理、模型构建、双向情感障碍早期识别模型和输出识别结果，获取被试者FNIRS测量数据。本发明提供一种基于fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法，该方法识别速度快，识别准确率高，可以辅助诊断就诊的精神疾病患者，帮助精神专科医生和非专科医生短时间内识别双相情感障碍，缩短诊疗时间，提高了工作效率和诊疗方案的准确性，并给予针对性治疗，避免因误诊影响患者治疗及预后。

技术领域

本发明涉及临床医学精神病诊断技术领域，具体为一种基于fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法。

背景技术

由于精神疾病的病理生理机制尚不明确，且缺乏客观的生物学标记物，因此精神疾病的诊断依赖于《精神疾病诊断和统计手册》或《国际疾病分类系统》中所描述的行为症状和精神科医生的诊断性访谈，但是精神疾病具有一系列重叠症状，如幻觉、抑郁症状和一般认知功能障碍，这其中包括精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症在内的多种精神疾病，双向情感的诊断主要依据临床现象学，确诊需要正确识别“情感不稳定”等核心症状，及其病程具有“发作性、波动性”等特征。

功能近红外光谱(Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)是一种新兴的光学成像技术，它使用波长范围(700-900nm)的近红外光来测量大脑中血红蛋白浓度变化值来度量的血流动力学反应，通过fNIRS与其他脑影像成像技术(如功能性核磁共振成像)之间对比证实了该技术能够有效的测量被试者的神经生物学功能，此外，与脑影像成像技术相比，fNIRS具有明显的优势。fNIRS的时间分辨率优于功能性核磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,fMRI)和正电子发射型计算机断层显像(Positron emission computed tomography,PET)，空间分辨率优于脑磁图(Magnetoencephalography,MEG)和脑电波(Electroencephalogram,EEG)，由于使用了安全、低能量的近红外光，fNIRS可以连续、重复地测量血流动力学反应，这种类型的测量很难在其他需要使用放射性同位素或造影剂的成像技术中实现。fNIRS具有良好的安静性和运动伪影的耐受性，使得fNIRS非常适合用于婴儿、儿童和那些不适应传统成像技术(如fMRI，需要限制在fMRI 磁铁中，身体限制或暴露在噪声中)的患者。此外，fNIRS还具有紧凑、便携和可无线设计的特点，允许研究人员在自然和社会互动的环境下进行更多的生理学和临床相关研究，更重要的是，fNIRS设备和每个测试环节的成本比其他功能性成像方法要低得多。

fNIRS在测量过程中会产生大量时间序列数据，在以往的近红外研究中，大多是通过传统计量或计数资料统计方法分析fNIRS数据寻找精神疾病fNIRS 脑激活或脑功能连接特征，不能够很好的提取时间序列数据信息，且研究结果往往不一致，当使用传统统计方法识别精神疾病时，准确率往往不佳，导致这些研究在实际临床应用中尚有距离。

机器学习是一种分析多维数据的技术，用于构建具有从数据中自动学习能力的系统，研究人员可以利用机器学习技术对大量复杂的数据进行快速且可扩展的分析，能够有效的提取数据特征，是分析fNIRS数据最优方法之一。基于该点，设计一种基于fNIRS早期识别双相情感障碍的方法是十分有必要的。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于fNIRS技术早期识别双相情感障碍的方法，能够精准识别双相情感障碍，能够帮助精神专科医生和非专科医生短时间内识别双相情感障碍，缩短诊疗时间，同时能够在较短的时间内确定适合的治疗方案，解决了医生在较短的时间内不能确定适合治疗方案的问题。

(二)技术方案