一种阿尔茨海默症预测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种阿尔茨海默症预测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其方法包括以下步骤：对获取的核磁共振大脑结构图像进行预处理，以生成灰质图像；根据所述灰质图像及基于阿尔茨海默症的3D卷积神经网络模型进行运算，以输出阿尔茨海默症预测结果，以高准确率实现阿尔茨海默症的自动化预测，实现阿尔茨海默症的大面积的普及检测过程，以便居民进行及时的预防与治疗。

【技术实现步骤摘要】
一种阿尔茨海默症预测方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种阿尔茨海默症预测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
阿尔茨海默病(AD)是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病。临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征。中国是阿尔茨海默病患者人数最多也是增速居前的国家，在中国，65岁以上的老人中有900多万人患有阿尔茨海默病，4000万人患有轻度认知障碍。虽然目前还没有可以停止或逆转阿尔茨海默病病程的治疗，但如果能在早期发现阿尔茨海默病，对于延缓阿尔茨海默病的发展是很重要的，如果阿尔茨海默病患者到了晚期才进行诊断治疗，就很难再延缓阿尔茨海默病的发展，而晚期的阿尔茨海默病患者通常无法认识子女、无法正常言语、容易迷路，对阿尔茨海默病患者及其家人都会造成很大的痛苦。现有的对于阿尔茨海默病的检测方法有以下几种方式：第一种：血液学检查，主要用于发现存在的伴随疾病或并发症、发现潜在的危险因素、排除其他病因所致痴呆；第二种：神经影像学检查，用于排除其他潜在疾病和发现AD的特异性影像学表现；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种阿尔茨海默症预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的核磁共振大脑结构图像进行预处理，以生成灰质图像；根据所述灰质图像及基于阿尔茨海默症的3D卷积神经网络模型进行运算，以输出阿尔茨海默症预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种阿尔茨海默症预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的核磁共振大脑结构图像进行预处理，以生成灰质图像；根据所述灰质图像及基于阿尔茨海默症的3D卷积神经网络模型进行运算，以输出阿尔茨海默症预测结果。2.根据权利要求1所述的阿尔茨海默症预测方法，其特征在于，还包括：对输入的核磁共振大脑结构原始图像进行图像质量筛查；对筛查合格的所述核磁共振大脑结构原始图像进行数据格式转换，以获取可分析的核磁共振大脑结构图像。3.根据权利要求2所述的阿尔茨海默症预测方法，其特征在于，所述对获取的核磁共振大脑结构图像进行预处理，以生成灰质图像，具体为：对获取的核磁共振大脑结构图像进行灰质图像及白质图像的分割，以生成初始灰质图像及初始白质图像；对所述初始灰质图像及初始白质图像进行非线性配准，以生成配准图像；对所述配准图像进行标准化及平滑处理，以生成处理后的灰质图像。4.根据权利要求3所述的阿尔茨海默症预测方法，其特征在于，所述根据所述灰质图像及基于阿尔茨海默症的3D卷积神经网络模型进行运算，以输出阿尔茨海默症预测结果，具体为：将所述灰质图像作为所述基于阿尔茨海默症的3D卷积神经网络模型的输入值；在卷积层中，通过自编码器提取所述灰质图像的特征值，以生成至少一个特征图像；通过池化层对所述至少一个特征图像进行压缩处理，以对应生成至少一个压缩特征图像；对所述至少一个压缩特征图像进行第一激活函数转换，以生成对应的至少一个非线性特征图像；通过全连接层对所述至少一个非线性特征图像进行特征叠加及第二激活函数转换，以生成叠加特征图像；通过输出层对所述叠加特征图像进行处理，以输出阿尔茨海默症预测结果。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：王思伦，
申请(专利权)人：深圳市铱硙医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44