脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统及方法，涉及计算机辅助诊断技术领域。本系统包括输入模块、预处理模块、脑网络构建模块、特征提取模块、分类诊断模块以及输出模块；本发明专利技术综合考虑脑网络和轻度认知障碍疾病的各种特性，基于rs‑fMRI图像数据和复杂网络理论计算出多种特征进行分析，利用极限学习机进行分类，从而实现对轻度认知障碍进行辅助诊断，能够为医生分担工作量并提高诊断准确率，实现轻度认知障碍的早发现、早诊断、早治疗，降低患者向不可逆的阿尔兹海默病转化的风险，进而降低阿尔兹海默病的发病率。

Assistant diagnosis system and method of mild cognitive impairment based on multi feature analysis of brain network

【技术实现步骤摘要】
脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统及方法
本专利技术涉及计算机辅助诊断
，尤其涉及一种脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统及方法。
技术介绍
轻度认知障碍是介于正常老化和阿尔茨海默病之间的过渡阶段，患者属于阿尔茨海默病的高风险人群。阿尔茨海默病由于发病机制不明确，目前尚无有效的治疗方法，而对于轻度认知障碍，临床上已有方法可延缓甚至阻断病情发展。由于轻度认知障碍疾病临床表征轻微、致病因素复杂、病情反复等特点给医生的诊断造成了很大困难，目前临床上主要采用经验观察和神经心理学量表测验对轻度认知障碍进行诊断，然而这种方法主观性强且准确性低。因此，实现对轻度认知障碍的准确诊断可以尽早对其患者进行治疗并有效降低阿尔茨海默病的发病率，这在人口老龄化日趋严峻的今天尤为重要。近年来，神经影像学的快速发展为大脑相关疾病的研究提供了新的思路，功能核磁共振成像是其中的一种有效、无创、安全的技术。基于静息态下的功能核磁共振影像(resting-statefunctionalMagneticResonanceImage,rs-fMRI)运用图论本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统，其特征在于：包括输入模块、预处理模块、脑网络构建模块、特征提取模块、分类诊断模块以及输出模块；/n所述输入模块用于接收用户输入的大脑fMRI图像，然后将其传递到预处理模块；/n所述预处理模块用于对接受的fMRI图像进行时间层校正、头动校正、噪声去除、空间标准化和图像平滑，并传递到网络构建模块；/n所述脑网络构建模块用于对大脑fMRI图像进行脑区划分、计算每个脑区的平均时间序列和脑区间的相关系数，以脑区作为节点以相关系数作为边得到脑网络，对其阈值化后传递给特征提取模块；/n所述特征提取模块用于从构建好的脑网络中提取出网络特征，并将其作为分类的直...

【技术特征摘要】
1.一种脑网络多特征分析的轻度认知障碍辅助诊断系统，其特征在于：包括输入模块、预处理模块、脑网络构建模块、特征提取模块、分类诊断模块以及输出模块；
所述输入模块用于接收用户输入的大脑fMRI图像，然后将其传递到预处理模块；
所述预处理模块用于对接受的fMRI图像进行时间层校正、头动校正、噪声去除、空间标准化和图像平滑，并传递到网络构建模块；
所述脑网络构建模块用于对大脑fMRI图像进行脑区划分、计算每个脑区的平均时间序列和脑区间的相关系数，以脑区作为节点以相关系数作为边得到脑网络，对其阈值化后传递给特征提取模块；
所述特征提取模块用于从构建好的脑网络中提取出网络特征，并将其作为分类的直接依据传递给分类诊断模块；
所述分类诊断模块用于将待诊断被试脑网络的网络特征矩阵进行归一化后输入构建好的ELM分类器中分类得到分类结果，并将分类结果传递给输出模块；
所述输出模块用于接收分类诊断结果，并将其显示给用户。


2.一种脑网络多特征分析的轻度认...

【专利技术属性】
技术研发人员：王之琼，刘秉佳，蒋文静，陈思冲，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21