The invention provides a neural fingerprint extraction classification method, including the following steps: the image acquisition step, the brain structure labeling step, and the neural fingerprint extraction procedure. The beneficial effect of the invention is that the invention makes information mining of the magnetic resonance images of different sequences, and forms a unified fingerprint extraction and establishment method by establishing unified structural annotation and positioning, so as to construct a comprehensive neural fingerprint system and establish a neural fingerprint standard for different sex and different age stages. The database can be used to evaluate the target's brain health, classify the disease and predict the disease. The establishment of the standard library of neural fingerprints can be used to evaluate and classify the subjects for brain development, brain senescence, neural disease and mental illness. It can form the techniques of talent assessment, superiority assessment, senescence assessment, rehabilitation assessment, auxiliary diagnosis, and disease prediction. It lays a standard technical foundation for the training of human talents, brain health care, diagnosis and prevention of brain diseases.
【技术实现步骤摘要】
一种神经指纹提取分类方法及系统
本专利技术涉及医疗领域的图像处理技术和人工智能识别技术,尤其涉及一种神经指纹提取分类方法及系统。
技术介绍
磁共振成像是一种常用的医学断层成像方法,它利用磁共振现象从人体中获得电磁信号,并重建出人体信息。这种技术利用核磁共振原理,依据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减,通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波,即可得知构成这一物体原子核的位置和种类,据此可以绘制成物体内部的结构图像。人体三分之二的重量为水分,而且人体内器官和组织中的水分并不相同,很多疾病的病理过程会导致水分形态的变化,即可由磁共振图像反应出来,但目前医生对脑神经磁共振图像的应用主要是根据影像所反映的脑结构的病变进行主观判别与分类。现有磁共振脑影像的阅片及分类完全依赖于医生视觉观察,在经验的基础上进行主观的判断,对病灶的发现过度依赖经验,缺乏可量化的标准。此外,医生在写阅片报告时的主观性也比较强,缺乏统一的量化标准和话术体系,对电子病历标准化和大数据挖掘造成了瓶颈。
技术实现思路
本专利技术提供了一种神经指纹提取分类方法,包括依次执行如下步骤:图像获取步骤:选取若干健康人和若干不同脑神经疾病患者作为对象,利用磁共振成像技术获取对象的磁共振图像;脑结构标注步骤:针对目标图像,在已有的脑图谱数据库中进行图谱预选,通过图谱预选算法筛选与目标图像匹配度最高的5~25套脑图谱,作为分析目标图像的参考标准;针对结构图像序列的图像进行基于多脑图谱对目标图像的分割,将上述预选出来的脑图谱分别配准到目标图像,在对多个脑图谱所形成的分割边界进行融合,最后生成目标图像的分割结果 ...
【技术保护点】
1.一种神经指纹提取分类方法,其特征在于,包括依次执行如下步骤:图像获取步骤:选取若干健康人和若干不同脑神经疾病患者作为对象,利用磁共振成像技术获取对象的磁共振图像;脑结构标注步骤:针对目标图像,在已有的脑图谱数据库中进行图谱预选,通过图谱预选算法筛选与目标图像匹配度最高的5~25套脑图谱,作为分析目标图像的参考标准;针对结构图像序列的图像进行基于多脑图谱对目标图像的分割,将上述预选出来的脑图谱分别配准到目标图像,在对多个脑图谱所形成的分割标签进行融合,最后生成目标图像的分割结果;神经指纹提取步骤:将不同序列的磁共振图像配准到已标注和定位的结构图像,同时结合不同序列图像之间的对应变化关系筛选出各序列对应的特征脑区,再分别对每个序列的特征脑区的多维信息进行挖掘,分析并提取出与特定脑状态,包括脑发育、脑衰老、神经疾病、精神疾病的亚类、亚型的生理特性最相关的多维特征,即大脑特定生理状态所对应的磁共振多模态影像特征及特征之间的关系网络。
【技术特征摘要】
1.一种神经指纹提取分类方法,其特征在于,包括依次执行如下步骤:图像获取步骤:选取若干健康人和若干不同脑神经疾病患者作为对象,利用磁共振成像技术获取对象的磁共振图像;脑结构标注步骤:针对目标图像,在已有的脑图谱数据库中进行图谱预选,通过图谱预选算法筛选与目标图像匹配度最高的5~25套脑图谱,作为分析目标图像的参考标准;针对结构图像序列的图像进行基于多脑图谱对目标图像的分割,将上述预选出来的脑图谱分别配准到目标图像,在对多个脑图谱所形成的分割标签进行融合,最后生成目标图像的分割结果;神经指纹提取步骤:将不同序列的磁共振图像配准到已标注和定位的结构图像,同时结合不同序列图像之间的对应变化关系筛选出各序列对应的特征脑区,再分别对每个序列的特征脑区的多维信息进行挖掘,分析并提取出与特定脑状态,包括脑发育、脑衰老、神经疾病、精神疾病的亚类、亚型的生理特性最相关的多维特征,即大脑特定生理状态所对应的磁共振多模态影像特征及特征之间的关系网络。2.根据权利要求1所述的神经指纹提取分类方法,其特征在于,该神经指纹提取分类方法还包括:建立神经指纹库步骤:基于大量的图像样本及其病例信息,利用人工智能的方法对不同性别、年龄以及疾病所对应的神经指纹进行分类,再进行人工的鉴别与确认,最后形成不同人群的神经指纹库,该神经指纹库将随着样本量的增加而不断扩张,建立对未知图像神经指纹识别的标准库基础。3.根据权利要求1所述的神经指纹提取分类方法,其特征在于,该神经指纹提取分类方法还包括:神经指纹识别步骤:根据神经指纹的构成建立相似性测度算法,针对待测目标首先执行脑结构标注步骤和神经指纹提取步骤,从而提取神经指纹,再与神经指纹库进行比对,以相似度最...
【专利技术属性】
技术研发人员:马婷,
申请(专利权)人:迈格生命科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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