[发明专利]基于功能核磁共振影像数据的抑郁症患者转为双相情感障碍的风险预测系统有效
申请号: | 201910290482.1 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN109935321B | 公开(公告)日: | 2023-07-07 |
发明(设计)人: | 卢青;姚志剑;邵俊能 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H50/30 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 卢倩 |
地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明属于图像处理和信号处理技术领域,特别涉及一种功能核磁共振影像数据的抑郁症转为双相情感障碍的风险预测系统,1)利用功能核磁共振技术,提取静息态功能信号;2)构建大脑动态功能网络,并对其进行稀疏化;3)构建多层模块化网络,计算动态模块化矩阵;4)计算模块化后的属性作为特征;5)运用支持向量机,采取非线性高斯核函数,构建单相患者转为双相情感障碍的风险预测模型,用以判断当前抑郁发作、无躁狂或轻躁狂发作历史的抑郁症患者是否具有转为双相情感障碍的风险;本发明形成的模型优点为纯数据驱动,完全由患者脑区信号来构建模型用于甄别抑郁症患者是否转为双相情感障碍的风险,避免了主观因素带来的误差。 | ||
搜索关键词: | 基于 功能 核磁共振 影像 数据 抑郁症 患者 转为 情感 障碍 风险 预测 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于功能核磁共振影像数据的抑郁症患者转为双相情感障碍的风险预测模型,其特征在于,所述风险预测模型的构建方法包括以下步骤:步骤1,利用功能核磁共振成像技术,在患者的大脑功能影像上提取患者的静息态血氧依赖水平信号,所述信号为时间序列形式;步骤2,根据静息态血氧依赖水平信号时间序列,采用滑动时间窗的方式计算全脑动态功能连接,构建大脑的动态功能网络;步骤3,对步骤2中所得的大脑的动态功能网络,按时序构建多层模块化网络,计算动态模块化矩阵;步骤4,根据动态模块化矩阵,计算模块忠诚度矩阵作为后续模型建立的特征矩阵;步骤5,运用主成分分析对特征矩阵进行特征降维,运用支持向量机,采取非线性高斯核函数,构建抑郁症患者转为双相情感障碍的风险预测模型。
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