多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质，本方法包括：获取待研究多模态脑影像数据和待验证多模态脑影像数据；对待研究多模态脑影像数据和待验证多模态脑影像数据进行多变量特征提取，对应得到待挖掘特征和待验证特征；对待挖掘特征进行初级特征选择得到第一特征；对第一特征进行终极特征选择得到目标生物标志物和其特征索引序号；利用目标生物标志物构建多核支持向量机分类模型；利用目标生物标志物的特征索引序号和待验证特征得到待验证生物标志物，利用待验证生物标志物和多核支持向量机分类模型得到目标验证结果。多模态脑影像数据可以结合每个模态的独特信息，为理解克罗恩病脑影像生物标志物提供更为全面的角度。

【技术实现步骤摘要】
多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质
本专利技术属于医疗设备领域，具体涉及一种多模态脑影像数据处理的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
克罗恩病(CD)是一种终生特发性和复发性炎症性肠病，其特征是肠壁从黏膜到浆膜层的肉芽肿性炎症，也有肠内和肠外表现。克罗恩病在发病部位和行为方面表现出综合性和异质性，在病程中可能涉及不同的愈合和复发事件。脑肠轴(BGA)和中枢神经系统功能异常在克罗恩病的发病与发展中起着重要作用。生物标志物指正常的生物学过程、病原过程或对治疗干预的药理反应的定量指标。神经影像将疾病从主观的描述性分类转换为基于大脑的客观测量，提供了一种结合脑肠轴和脑影像生物标志物变化的方式了解克罗恩病。多模态磁共振影像可以有效组合不同模态之间的影像信息，并在多模态生物标志物分析中提供不同的分析角度。静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)是研究大脑静息状态下疾病与功能活动之间关系的技术。近来，一些基于rs-fMRI的研究通过对比研究克罗恩病人与健康人对照组后发现，克罗恩患者的低频波动幅度(ALFF)，区域同质性(ReHo)和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，包括：/n获取待研究多模态脑影像数据组和待验证多模态脑影像数据组；/n对所述待研究多模态脑影像数据组和所述待验证多模态脑影像数据组分别进行多变量特征提取，对应得到待挖掘特征和待验证特征；/n对所述待挖掘特征进行初级特征选择得到第一特征；/n对所述第一特征进行终极特征选择得到目标生物标志物和所述目标生物标志物的特征索引序号；/n利用所述目标生物标志物构建多核支持向量机分类模型；/n利用所述目标生物标志物的特征索引序号和所述待验证特征得到待验证生物标志物；/n利用所述待验证生物标志物和所述多核支持向量机分类模型得到目标验证结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，包括：
获取待研究多模态脑影像数据组和待验证多模态脑影像数据组；
对所述待研究多模态脑影像数据组和所述待验证多模态脑影像数据组分别进行多变量特征提取，对应得到待挖掘特征和待验证特征；
对所述待挖掘特征进行初级特征选择得到第一特征；
对所述第一特征进行终极特征选择得到目标生物标志物和所述目标生物标志物的特征索引序号；
利用所述目标生物标志物构建多核支持向量机分类模型；
利用所述目标生物标志物的特征索引序号和所述待验证特征得到待验证生物标志物；
利用所述待验证生物标志物和所述多核支持向量机分类模型得到目标验证结果。


2.根据权利要求1所述的多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，对所述待挖掘特征进行初级特征选择得到第一特征，包括：
利用留一Mann-WhitneyU检验法对所述待挖掘特征进行初级特征选择得到所述第一特征。


3.根据权利要求2所述的多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，利用留一Mann-WhitneyU检验法对所述待挖掘特征进行初级特征选择得到所述第一特征，包括：
对所述待挖掘特征进行Mann-WhitneyU检验得到待挖掘检验值；
利用留一法框架对所述待挖掘检验值进行循环筛选得到所述待挖掘检验值的被保留次数；
利用所述待挖掘检验值的被保留次数得到所述第一特征。


4.根据权利要求1所述的多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，对所述第一特征进行终极特征选择得到目标生物标志物，包括：
基于弹性网络模型对所述第一特征进行终极特征选择得到所述目标生物标志物。


5.根据权利要求4所述的多模态脑影像数据处理的方法，其特征在于，基于弹性网络模型对所述第一特征进行终极特征选择得到所述目标生物标志物，包括：
对所述第一特征进行单次弹性网络特征选择得到第二特征；
对所述第二特征进行多次循环特征选择得到第三特征；

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，杨光，朴芮庆，曾啸，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61