基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估系统，步骤为：（1）建立评测模型：（a）计算全脑功能连接矩阵；（b）构造特征集合；（c）聚类；（2）结果稳定性校验；（3）多项式曲线拟合；（4）利用模型进行个体评测。本发明专利技术形成的系统优点为：（1）为纯数据驱动，完全由抑郁症患者脑区信号的模型研究来甄别患者的自杀倾向，此过程没有人工判断参与，避免了主观因素带来的误差；（2）无需先验知识的条件下，利用专家易于判断的极端情况，来对难以评价的个体进行客观评价；（3）不仅能够判断抑郁症患者是否有自杀倾向，还能根据模型研究结果得到该患者自杀倾向的严重程度。

Objective to evaluate the suicide risk of depression patients based on functional magnetic resonance imaging

The invention discloses a functional magnetic resonance imaging in patients with depression risk assessment model based on Dutch act objectively, which comprises the following steps: (1) establishing evaluation model: (a) calculation of whole brain functional connectivity matrix (b) structural feature set: (c) clustering; (2) the results of stability check; (3) polynomial curve fitting; (4) for individual evaluation using the model. The model for the formation of the invention has the advantages of: (1) driving for pure data, completely by the model of brain signals to identify patients with depression patients with suicidal tendencies, this process is not involved in artificial judgment, the error caused by subjective factors is avoided; (2) without a need of a priori knowledge, the extreme use of expert easily the judge, to the objective evaluation of the evaluation to the individual; (3) not only can determine whether patients with depression have suicidal thoughts, but also according to the model results obtained the severity of suicidal patients.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自杀风险评估模型领域，特别是涉及一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估模型。
技术介绍
目前，抑郁症自杀倾向的临床诊断是根据汉密尔顿抑郁量表（HAMD）、贝克抑郁自评问卷（BDI）等量表中的自杀相关因子项，通过医师评估及患者自评得到的。这种方式，具有很强的主观性，对临床医生的问询经验有极高的要求。这些因素将导致难以客观地反映患者的真实自杀倾向。患者的脑功能核磁共振影像能够反映患者大脑的状况，对各种精神疾病病理机制的探索和研究起重要作用。然而，既往对抑郁症患者自杀倾向的研究中，多把抑郁症患者有无自杀意念作为截然不同的两种状态来研究（FanT,WuX,YaoL,DongJ(2013):Abnormalbaselinebrainactivityinsuicidalandnon-suicidalpatientswithmajordepressivedisorder.Neuroscienceletters.534:35-40.），忽视了自杀是一个逐步发展的过程。因此，这些方法只能找出对自杀有标记意义的若干独立脑区，却不能甄别自杀倾向的严重程度，从而真正为实际服务。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估模型，以客观的影像学数据来辅助评价临床症状难以鉴别的个体的自杀风险，能够解决现有评估方法存在的不足之处。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估模型，包括如下步骤：（1）建立评测模型：（a）计算全脑功能连接矩阵：利用核磁共振仪采集样本的静息态信号，计算每个样本的全脑功能连接矩阵；（b）构造特征集合：按照建模样本的临床自杀因子评分，将整个样本集分为无自杀倾向组、重度自杀倾向组和非极端组，利用无自杀倾向组和重度自杀倾向组的全脑功能连接矩阵构造特征集合；利用非极端组样本，计算个体特征；（c）聚类：根据silhouetee参数计算最佳聚类数k，再利用迭代自组织数据分析技术，对所有建模样本进行聚类，聚类得到的簇代表着不同的自杀倾向严重程度的群体，同时获得自杀倾向严重程度的客观评估模型；（2）结果稳定性校验：对生成的簇做置换检验，考察簇的稳定性；（3）多项式曲线拟合：构造参数d，d1(j)代表样本j与无自杀倾向组的中心的欧氏距离；d2(j)代表样本j与重度自杀倾向组的中心的欧氏距离；将每个样本的参数d与其临床自杀因子评分进行多项式曲线拟合；（4）利用模型进行个体评测：（d）计算待测评个体的全脑功能连接矩阵，并提取个体特征；（e）加入新样本，对已聚类的簇重新聚类，进行模型更新，并获得拟合曲线；（f）在新曲线上，找到该样本在特征空间上的位置，评测新样本的自杀倾向严重程度的客观评估。在本专利技术一个较佳实施例中，所述全脑功能连接矩阵的计算方法为：对每个样本的核磁共振仪静息态数据，使用AAL结构模板，将人脑划分为116个脑区，并计算每两个脑区信号之间的时间相关性，作为功能连接值，即脑功能连接矩阵。在本专利技术一个较佳实施例中，所述每个样本存在一个116×116的脑功能连接矩阵。在本专利技术一个较佳实施例中，所述步骤（3）中，所述silhouetee参数计算方法为：聚类得到k个簇Ct,(t=1,2,…k)；a(j)代表Ct中样本j与簇内其他成员的平均欧氏距离；类内紧密性e(j,Cs)，(s=1,2,…k)，代表Ct中样本j与Cs簇内成员的平均欧氏距离；样本与其他簇成员距离的最小值b(j)=min{e(j,Cs)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估模型，其特征在于，包括如下步骤：（1）建立评测模型：（a）计算全脑功能连接矩阵：利用核磁共振仪采集样本的静息态信号，计算每个样本的全脑功能连接矩阵；（b）构造特征集合：按照建模样本的临床自杀因子评分，将整个样本集分为无自杀倾向组、重度自杀倾向组和非极端组，利用无自杀倾向组和重度自杀倾向组的全脑功能连接矩阵构造特征集合；利用非极端组样本，计算个体特征；（c）聚类：根据silhouetee参数计算最佳聚类数k，再利用迭代自组织数据分析技术，对所有建模样本进行聚类，聚类得到的簇代表着不同的自杀倾向严重程度的群体，同时获得自杀倾向严重程度的客观评估模型；（2）结果稳定性校验：对生成的簇做置换检验，考察簇的稳定性；（3）多项式曲线拟合：构造参数d，d1(j)代表样本j与无自杀倾向组的中心的欧氏距离；d2(j)代表样本j与重度自杀倾向组的中心的欧氏距离；将每个样本的参数d与其临床自杀因子评分进行多项式曲线拟合；（4）利用模型进行个体评测：（d）计算待测评个体的全脑功能连接矩阵，并提取个体特征；（e）加入新样本，对已聚类的簇重新聚类，进行模型更新，并获得拟合曲线；（f）在新曲线上，找到该样本在特征空间上的位置，评测新样本的自杀倾向严重程度的客观评估。...

【技术特征摘要】
1.一种基于功能核磁共振的抑郁症患者自杀风险客观评估模型，其特征在于，包括如
下步骤：
（1）建立评测模型：
（a）计算全脑功能连接矩阵：利用核磁共振仪采集样本的静息态信号，计算每个样本的
全脑功能连接矩阵；
（b）构造特征集合：按照建模样本的临床自杀因子评分，将整个样本集分为无自杀倾向
组、重度自杀倾向组和非极端组，利用无自杀倾向组和重度自杀倾向组的全脑功能连接矩
阵构造特征集合；利用非极端组样本，计算个体特征；
（c）聚类：根据silhouetee参数计算最佳聚类数k，再利用迭代自组织数据分析技术，对
所有建模样本进行聚类，聚类得到的簇代表着不同的自杀倾向严重程度的群体，同时获得
自杀倾向严重程度的客观评估模型；
（2）结果稳定性校验：对生成的簇做置换检验，考察簇的稳定性；
（3）多项式曲线拟合：
构造参数d，
d1(j)代表样本j与无自杀倾向组的中心的欧氏距离；d2(j)代表样本j与重度自杀倾向
组的中心的欧氏距离；
将每个样本的参数d与其临床自杀因子评分进行多项式曲线拟合；
（4）利用模型进行个体评测：
（d）计算待测评个体的全脑功能连接矩阵，并提取个体特...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢青，姚志剑，沈翔宇，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32