一种基于静息态功能磁共振成像技术的心理健康检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于静息态功能磁共振成像技术的心理健康检测方法，该方法包含以下步骤：步骤1、结合结构像和功能像的定位方法进行感兴趣区的精确定位；步骤2、进行相关的生物特征的提取与选择；步骤3、利用双重支持向量机方法进行心理健康评估分类器的学习，以进行被评估人员心理健康状况的检测。本发明专利技术依据心理健康不良状况会表现为大脑功能网络活动异常的特性，利用功能磁共振成像技术和支持向量机方法对大脑静息态数据进行分析，从而达到在缺乏先验知识的情况下进行人员心理健康状况评估的目的。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，该方法包含以下步骤：步骤1、结合结构像和功能像的定位方法进行感兴趣区的精确定位；步骤2、进行相关的生物特征的提取与选择；步骤3、利用双重支持向量机方法进行心理健康评估分类器的学习，以进行被评估人员心理健康状况的检测。本专利技术依据心理健康不良状况会表现为大脑功能网络活动异常的特性，利用功能磁共振成像技术和支持向量机方法对大脑静息态数据进行分析，从而达到在缺乏先验知识的情况下进行人员心理健康状况评估的目的。【专利说明】
本专利技术涉及一种基于静息态功能磁共振成像技术和支持向量机算法的心理健康 检测方法。
技术介绍
个人的身心健康不仅影响自身的生活、学习和工作，也对家庭和社会带来不容忽 视的作用。然而随着生活节奏的加快和工作压力的增大，个人在工作、学习、生活、人际关系 和自我意识方面可能遇到心理失衡现象。基于现有的医学基础，针对个人的器质性病变，较 为容易进行诊断和治疗。然而对于一些精神或心理健康不良的亚健康状况，它们还没有表 现为严重的心理疾病或造成器质性病变，传统的医学诊断和心理调查方法多是定性分析， 很难做到准确把握。尤其对于一些特殊职业，由于缺乏关注或缺少诊断相关的先验知识，对 其从业人员的心理健康评估工作更是困难，也尤为重要。例如海员群体，若存在心理不良 状况，则会影响自己的身心健康，同时也可能对航海作业造成极大的安全隐患。目前海员的 心理问题虽已引起了航运界人士的普遍关注，但国内外至今仍鲜有定量性的有效的心量健 康评估方法。大量研究表明一些精神或心理疾病患者的部分脑区自发性神经活动会发生异 常，因此如何运用技术手段对大脑功能网络活动进行检测、分析，将对促进心理健康评估的 发展起到重要作用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种心理健康检测方法，能够基于静息态功能磁共振成像 技术和支持向量机算法，来评估大脑网络功能活动正常与否。 为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供一种心理健康检测方法，其包含以 下过程： 步骤1、构造结构像和功能像相结合的感兴趣区定位模板，将其分别应用于健康被 试组及被评估人员的静息态功能磁共振数据，对所关注的脑网络进行精确定位以获得相应 的感兴趣区； 步骤2、对感兴趣区进行相关的生物特征的提取与选择； 步骤3、利用双重支持向量机方法进行心理健康评估分类器的学习，以进行被评估 人员心理健康状况的检测。 优选地，所述步骤1中进一步包含以下步骤： 步骤1. 1、利用解剖学脑区定位模板，定位默认网络各脑区，构成默认网络各脑区 结构像模板； 步骤1. 2、利用独立成分分析方法对静息态功能磁共振数据进行处理，获取默认网 络功能像模板； 步骤1. 3、将默认网络各脑区结构像模板分别覆盖到默认网络功能像模板上，读取 相应脑区上设定范围内的体素组成默认网络各脑区的感兴趣区，实现精确定位。 优选地，所述步骤2中，对健康被试组和被评估人员的静息态功能磁共振数据，进 行局部一致性、低频震荡特性以及各区域间功能连通性的生物特征指标提取，并选取默认 网络各感兴趣区间的相关系数作为分类器训练特征。 优选地，所述的步骤3中进一步包含以下步骤： 步骤3. 1、将健康被试组数据作为训练集，用一分类支持向量机方法进行分类器学 习，获取初始分类器； 步骤3. 2、利用初始分类器进行异常人员数据检测，并将检测到的异常数据与健 康被试者数据放在一起作为训练集，运用二分类支持向量机方法进行评估分类器的优化学 习，循环执行该步骤，直至评估分类器性能稳定； 步骤3. 3、利用最终获取的评估分类器进行被评估人员心理状态的检测，并对检测 结果进行统计检验。 本专利技术基于静息态功能磁共振成像技术的心理健康检测方法，与现有技术相比具 有以下优点：本专利技术构造的结构像和功能像相结合的感兴趣区定位模板，可以对所关注的 脑网络进行精确定位，在缺乏先验知识的情况下利用一分类支持向量机方法初始化分类 器，之后再利用二分类支持向量机方法优化分类器，从而可以达到无监督的心理健康状况 评估的目的，不仅有利于建立安全的航海预警机制，也有利于神经或精神疾病等方面的研 究。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术所述心理健康检测方法的方法流程图。 图2为本专利技术所述心理健康检测方法的流程图。 【具体实施方式】 本专利技术提供一种心理健康检测方法，基于静息态功能磁共振成像（fMRI)技术和 支持向量机算法，来评估大脑网络功能活动正常与否。本专利技术通过结合结构像和功能像的 定位方法，构造更为精准的感兴趣区定位模板；进行感兴趣区相关特征的提取与选择，并利 用双重支持向量机方法进行心理评估分类器的学习。 其中，功能磁共振成像技术是20世纪90年代发展起来的一项新技术，是目前人们 掌握的唯一无侵入、无创伤、可精确定位的研究手段，具有较高的时间和空间分辨率，目前 已被广泛应用于神经或精神异常等方面的临床和基础研究中。基于结构风险最小化的支持 向量机算法在处理小样本和高维数据上具有独特优势，已被广泛应用于神经影像学的研究 中。传统的二分类支持向量机方法多用于基于先验知识的模识识别问题中，然而，鉴于海 员或其他人员的心理健康评估问题缺乏先验知识的特殊性，本专利技术提出双重支持向量机方 法，运用一分类支持向量机方法初始化分类器，再结合二分类支持向量机方法进行分类器 优化。 以下结合附图，对本专利技术应用于海员心理健康状况评估检测的一个具体实施例做 进一步阐述。 如图1、图2所示，本专利技术提供的一种心理健康检测方法，包含以下步骤： 步骤1、结合结构像和功能像的定位方法进行感兴趣区的精确定位；其中，进一步 包含以下步骤： 步骤1. 1、根据解剖学脑区定位模板（如AAL模板），利用wfu_pickatlas工具包 提取出默认网络各脑区，主要包括：内侧前额叶、顶叶（主要包括后扣带回、楔前叶和双侧 顶下小叶）、颞叶和枕叶等，构成默认网络各脑区结构像模板。 步骤1. 2、利用独立成分分析方法对健康对照被试组的静息态功能磁共振数据 (以下亦简称为静息态fMRI数据）进行处理，分别获取每位健康被试者的默认网络，对所有 健康被试者的默认网络求平均，再对平均结果进行Z-Score (z分数）转换，得到一个功能像 的默认网络模板。 所述的独立成分分析方法最早应用于盲源信号分离，其理论思想是从一组混合的 观测信号中分离出独立信号，本专利技术中应用该方法来从获取的四维静息态fMRI数据中分 离出默认网络。本专利技术中具体是利用SPM8工具，对健康对照组的静息态fMRI数据分别进 行以下的预处理：时间层矫正，头动矫正，空间标准化和平滑处理。 步骤1. 3、将步骤1. 1中所获得的默认网络各脑区结构像模板，分别覆盖到步骤 1. 2中得到的功能像默认网络模板上，提取相应脑区中z>2. 0的体素组成默认网络各个子 脑区的感兴趣区（其中z为步骤1. 2中经Z-score变换后，某体素对应的z-value值，表明 该体素激活程度的强弱），从而得到较为精确的默认网络感兴趣区。 步骤2、进行相关的生物特征的提取与选择； 例如，可以获取感兴趣区的局部一致本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于静息态功能磁共振成像技术的心理健康检测方法，其特征在于，包含以下过程：步骤1、构造结构像和功能像相结合的感兴趣区定位模板，将其分别应用于健康被试组及被评估人员的静息态功能磁共振数据，对所关注的脑网络进行精确定位以获得相应的感兴趣区；步骤2、对感兴趣区进行相关的生物特征的提取与选择；步骤3、利用双重支持向量机方法进行心理健康评估分类器的学习，以进行被评估人员心理健康状况的检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曾卫明，时莹超，王倪传，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：上海;31