[发明专利]基于意识障碍患者意识恢复预测的磁共振检测的数据分析方法有效
| 申请号： | 201611239707.3 | 申请日： | 2016-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN108257657B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 吴雪海;沈定刚;张寒;汤伟军;毛颖;周良辅;齐增鑫 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属华山医院 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20 |
| 代理公司： | 上海元一成知识产权代理事务所(普通合伙) 31268 | 代理人： | 吴桂琴 |
| 地址： | 200031 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及意识障碍者意识恢复预测的功能影像分析方法，具体涉及一种基于意识障碍者功能的磁共振检测的数据分析方法。本发明基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。本方法有助于用于预测脑损伤长期无意识患者能否恢复意识的参考。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 意识 障碍 患者 恢复 预测 磁共振 检测 数据 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.基于意识障碍患者意识恢复预测的磁共振检测的数据分析方法，其特征在于，基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。
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