[发明专利]一种基于弥散张量成像的抑郁症患者疾病恢复的评估方法

摘要

本发明公开了一种基于弥散张量成像的抑郁症患者疾病恢复的评估方法，包括以下步骤：构建建模样本的大脑结构网络；确定Rich club结构；构建Feeder‑local子网络；构建特征矩阵；利用支持向量回归，将构建的特征矩阵作为特征集合，采取多项式核函数，构建评估模型。本发明以客观的影像学数据来对疾病的恢复过程进行评价，纯数据驱动，完全基于Rich club结构分层后的Feeder‑local子网络的拓扑结构相似性模型研究来判断患者的疾病的恢复程度，不需借助医生或患者的参与，避免了主观因素带来的误差。

主权项

一种基于弥散张量成像的抑郁症患者疾病恢复的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构建建模样本的大脑结构网络；(2)计算大脑组平均网络中的规格化Rich club系数，确定Rich club结构；(3)构建Feeder‑local子网络；(4)计算建模样本中每两个样本的Feeder‑local子网络的相似性度量，构建特征矩阵；(5)利用支持向量回归，将步骤(4)构建的特征矩阵作为特征集合，采取多项式核函数，构建评估模型。