精神影像技术链制造技术

本发明专利技术公开精神影像技术链，包括：多模态MRI模块，用于采集图像数据，所述数据包括磁共振成像数据；数据质控模块，用于接收多模态MRI模块的图像数据，并对所述图像数据进行质量监控；精神影像数据平台，用于接收数据质控模块的数据并形成精神影像数据，还用于接收临床与心理评测模块的数据并形成临床数据与精神量表；图像处理与坐标计算模块，用于接收并处理精神影像数据，获得影像表征指标；特征矢量空间模块，用于接收临床数据与精神量表并形成临床表征指标，并将所述临床表征指标与影像表征指标结合分析处理后得到多维度特征空间。本发明专利技术基于磁共振成像与临床量表数据结合，为精神疾病的诊断及治疗提供了一条完整且起到技术支持作用的技术链。

【技术实现步骤摘要】
精神影像技术链
本专利技术涉及医疗诊断领域，尤其涉及一种精神影像技术链。
技术介绍
磁共振成像(MagneticResonanceImaging，简称MRI)，是利用核磁共振(nuclearmagneticresonance，简称NMR)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。将这种技术用于人体内部结构的成像，就产生出一种革命性的医学诊断工具。快速变化的梯度磁场的应用，大大加快了核磁共振成像的速度，使该技术在临床诊断、科学研究的应用成为现实，极大地推动了医学、神经生理学和认知神经科学的迅速发展。但现有的磁共振成像和CT一样也是解剖性影像诊断，很多病变单凭核磁共振检查仍难以确诊，不像内窥镜可同时获得影像和病理两方面的诊断。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种基于磁共振成像与临床量表数据结合，为精神疾病的诊断与治疗提供技术支持的技术链。为达到上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：精神影像技术链，包括：多模态MRI模块，用于采集图像数据，所述数据包括磁共振成像数据；数据质控模块，用于接收多模态MRI模块的图像数据，并对所述图像数据进行质量监控；精神影像数据平台，用于接收数据质控模块的数据并形成精神影像数据，还用于接收临床与心理评测得到的数据并形成临床数据与精神量表；图像处理与坐标计算模块，用于接收并处理精神影像数据，获得影像表征指标；特征矢量空间模块，用于接收临床数据与精神量表并形成临床表征指标，并将所述临床表征指标与影像表征指标结合分析处理后得到多维度特征空间。优选的，所述多模态MRI模块的成像方式包括高分辨率结构像、Diffusion、静息态、任务态、MRS及Perfusion。优选的，所述数据质控模块的监控项目包括设备的成像质量保障(QA)、结构像质控及以眼动为主的腔内监视质量控制。优选的，所述图像处理与坐标计算模块为慧脑云。优选的，所述多维度特征空间是基于汉密尔顿量表评分后分数指标与精神影像数据处理分析计算后得到的诸如静息态ALFF指标构成的。优选的，还包括诊断报告及AI辅助诊断模块，所述诊断报告及AI辅助诊断模块利用所述多维度特征空间的数据进行临床分型与分级。进一步的，所述诊断报告及AI辅助诊断模块还结合人工智能AI来实现辅助诊断。优选的，还包括神经调控与治疗模块，所述神经调控与治疗模块包括物理类治疗手段及场景类治疗手段。进一步的，所述物理类治疗手段包括经颅磁刺激(TMS)、经颅直流电刺激(tDCS)及以高强度超声聚焦为基础的磁波刀。进一步的，所述场景类治疗手段包括VR的应用。本专利技术公开的技术链提供了从精神影像到临床应用(包括其中环节交互)的完整流程，便于医务人员的操作实施；本专利技术将精神影像与临床量表结合构成临床诊断与报告的数据基础；本专利技术提出将精神影像与临床量表结合构成临床人工智能辅助诊断的多维度特征矢量空间，医务人员可利用多维度特征空间的数据通过诊断报告及AI辅助诊断模块来进行临床分型与分级；本专利技术提出将精神影像与临床量表结合作为TMS、tDCS或磁波刀进行精神/神经疾病治疗策略的制定基础，即为治疗手段提供了丰富的前期数据分析和诊疗判断依据；本专利技术还提出将精神影像与基于VR的神经调控结合，在Real-TimefMRI实现VR神经调控的方法，为磁共振成像与VR技术结合的应用场景提供了一种实施方式。附图说明图1为本专利技术原理框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本专利技术进行进一步详细说明。精神影像技术链，包括：多模态MRI模块，用于采集图像数据，所述数据包括磁共振成像数据；数据质控模块，用于接收多模态MRI模块的图像数据，并对所述图像数据进行质量监控；精神影像数据平台，用于接收数据质控模块的数据并形成精神影像数据，还用于接收临床与心理评测得到的数据并形成临床数据与精神量表；图像处理与坐标计算模块，用于接收并处理精神影像数据，获得影像表征指标；特征矢量空间模块，用于接收临床数据与精神量表并形成临床表征指标，并将所述临床表征指标与影像表征指标结合分析处理后得到多维度特征空间；诊断报告及AI辅助诊断模块，所述诊断报告及AI辅助诊断模块利用所述多维度特征空间的数据进行临床分型与分级；神经调控与治疗模块，所述神经调控与治疗模块包括物理类治疗手段及场景类治疗手段。具体地，多模态MRI模块的成像方式包括高分辨率结构像、Diffusion、静息态、任务态、MRS及Perfusion。所述数据质控模块的监控项目包括设备的成像质量保障(QA)、结构像质控及以眼动为主的腔内监视质量控制。所述图像处理与坐标计算模块为慧脑云。所述多维度特征空间是基于汉密尔顿量表评分后分数指标与精神影像数据处理分析计算后得到的诸如静息态ALFF指标构成的。所述诊断报告及AI辅助诊断模块还结合人工智能AI来实现辅助诊断。所述物理类治疗手段包括经颅磁刺激(TMS)、经颅直流电刺激(tDCS)及以高强度超声聚焦为基础的磁波刀。所述场景类治疗手段包括VR的应用。如图1，多模态MRI模块通过其高分辨率结构像或Diffusion等成像模式采集图像数据，其中包括磁共振成像数据；数据质控模块接收多模态MRI模块的图像数据，并通过其监控项目对图像数据进行质量监控；精神影像数据平台接收来自数据质控模块的数据并形成精神影像数据，同时还接收临床与心理评测得到的数据并形成临床数据与精神量表；精神影像数据被图像处理与坐标计算模块接收，得到影像表征指标；特征矢量空间模块接收来自精神影像数据平台的临床数据与精神量表并形成临床表征指标，同时接收来自图像处理与坐标计算模块的影像表征指标，然后将所述临床表征指标与所述影像表征指标结合分析处理得到多维度特征空间；诊断报告及AI辅助诊断模块结合人工智能AI，利用多维度特征空间的数据进行临床分型与分级，作出相应的诊断报告以及治疗策略与定位；根据相应的治疗策略与定位的建议，神经调控与治疗模块可建议选择相应的治疗手段，包括物理类治疗手段及场景类治疗手段，具体治疗手段上文中已经列举则此处不再赘述。本专利技术中，还可将通过Real-TimefMRI技术直接将精神影像与基于VR的神经调控相结合，从而实现VR神经调控方法。本专利技术中，还可采用3D深度相机点云配准技术进行光学定位获得图像数据，然后将上述图像数据输入本专利技术所公开的技术链中；本专利技术还可通过细分脑区由功能磁共振fMRI得到调控靶区，从而实现神经调控与治疗。当然，本专利技术还可有其它多种实施例，在不背离本专利技术精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本专利技术作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本专利技术所附的权利要求的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.精神影像技术链，其特征在于，包括：/n多模态MRI模块，用于采集图像数据，所述数据包括磁共振成像数据；/n数据质控模块，用于接收多模态MRI模块的图像数据，并对所述图像数据进行质量监控；/n精神影像数据平台，用于接收数据质控模块的数据并形成精神影像数据，还用于接收临床与心理评测得到的数据并形成临床数据与精神量表；/n图像处理与坐标计算模块，用于接收并处理精神影像数据，获得影像表征指标；/n特征矢量空间模块，用于接收临床数据与精神量表并形成临床表征指标，并将所述临床表征指标与影像表征指标结合分析处理后得到多维度特征空间。/n

【技术特征摘要】
20190705 CN 20191060609731.精神影像技术链，其特征在于，包括：
多模态MRI模块，用于采集图像数据，所述数据包括磁共振成像数据；
数据质控模块，用于接收多模态MRI模块的图像数据，并对所述图像数据进行质量监控；
精神影像数据平台，用于接收数据质控模块的数据并形成精神影像数据，还用于接收临床与心理评测得到的数据并形成临床数据与精神量表；
图像处理与坐标计算模块，用于接收并处理精神影像数据，获得影像表征指标；
特征矢量空间模块，用于接收临床数据与精神量表并形成临床表征指标，并将所述临床表征指标与影像表征指标结合分析处理后得到多维度特征空间。


2.根据权利要求1所述的精神影像技术链，其特征在于：所述多模态MRI模块的成像方式包括高分辨率结构像、Diffusion、静息态、任务态、MRS及Perfusion。


3.根据权利要求1所述的精神影像技术链，其特征在于：所述数据质控模块的监控项目包括设备的成像质量保障QA、结构像质控及以眼动为主的腔内监视质量控制。


4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚启勇，幸浩洋，黄晓琦，吕粟，孙怀强，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：四川;51