基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，包括以下步骤：S1：获取帕金森患者的功能磁共振影像组；S2：对功能磁共振影像组进行预处理；S3：对预处理后的功能影像组进行脑区划分，利用皮尔森相关系数计算帕金森患者脑区功能连接，S4：将相关的功能连接进行参数标准化处理后，输入到泊松回归模型，得到预测抑郁评分值；本发明专利技术过程简单易操作，检测过程客观定量，通过相关的技术手段对帕金森患者进行相关的评估，从而得到帕金森患者的抑郁评分，从而辅助医生进行临床判断该帕金森患者是否患有抑郁症，达到早发现、早治疗的效果。疗的效果。疗的效果。

【技术实现步骤摘要】
基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法


[0001]本专利技术涉及生物医学领域，尤其涉及一种基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法。

技术介绍

[0002]帕金森病(Parkinson
’
s disease，PD)是一种常见的神经系统变性疾病，老年人多见，平均发病年龄为60岁左右，40岁以下起病的青年帕金森病较少见。我国65岁以上人群PD的患病率大约是1.7％。大部分帕金森病患者为散发病例，仅有不到10％的患者有家族史。帕金森病最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺(dopamine,DA)能神经元的变性死亡，由此而引起纹状体DA含量显著性减少而致病。导致这一病理改变的确切病因目前仍不清楚，遗传因素、环境因素、年龄老化、氧化应激等均可能参与PD多巴胺能神经元的变性死亡过程。
[0003]抑郁症通常指的是一种情绪障碍，主要是以心境低落、思维迟钝、语言行动减少为主要特征的综合征，主要表现为情绪低落、兴趣减低、悲观、思维迟缓、缺乏主动性、自责自罪、饮食、睡眠差、担心自己患有各种疾病、感到全身多处不适、严重者可出现自杀念头和行为。抑郁症具有发病率高、患病率高、复发率高、自杀率高、而知晓率低、治疗率低等特点。抑郁症病因复杂，目前已有研究的病理机制假说有如下几种：1)单胺类神经递质代谢异常，抑郁症是由于脑内某些部位单胺递质不足所引起的；2)受体功能改变，抗抑郁药抑制突触前单胺类递质摄取是即时效应，而突触后受体敏感性降低则是一种慢性适应性变化；3)神经内分泌紊乱，研究发现抑郁的发生与下丘脑一垂体一肾上腺轴(HPA)、下丘脑
‑
垂体
‑
甲状腺轴(HPT)、下丘脑
‑
垂体
‑
生长激素轴(HPGH)等的功能紊乱以及血清胆固醇水平降低，血清雌激素水平下降有关。
[0004]而大多帕金森数患者在病程中会出现非运动症状，尤其是抑郁。PD伴发抑郁的发生率为40％～50％，对我国PD患者非运动症状的调查发现，抑郁症状普遍存在。PD患者较普通人群出现抑郁的风险更高，且抑郁是影响PD患者生活质量的重要因素，既往调查显示，近50％的神经科医生在日常门诊工作中未能及时识别PD患者抑郁、焦虑、疲劳和睡眠障碍等非运动症状，而这些非运动症状与PD的相关性也易被患者忽视，从而导致就诊延迟、耽误治疗，进而使患者生活质量下降、残疾及寿命缩短。因此如何快速发现患有抑郁症的帕金森患者，是我们目前面临的主要问题。

技术实现思路

[0005]针对上述技术中存在的不足之处，本专利技术提供一种基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，过程简单易操作，检测过程客观定量，通过相关的技术手段对帕金森患者进行相关的评估，从而得到帕金森患者的抑郁评分，从而辅助医生进行临床判断。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于功能共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，包括以下步骤：
[0007]S1：获取帕金森患者的功能磁共振影像组；
[0008]S2：对功能磁共振影像组进行预处理；
[0009]S3：对预处理后的功能影像组进行脑区划分，利用皮尔森相关系数计算帕金森患者脑区功能连接，
[0010]S4：将相关的功能连接进行参数标准化处理后，输入到泊松回归模型，得到预测抑郁评分值。
[0011]作为优选，在步骤S2中，预处理的过程包括时间层校正、头动校正、空间平滑和配准到MNI空间。
[0012]作为优选，在步骤S3中，采用自动解剖模板将脑区划分为不同的脑功能区域，然后利用皮尔森相关系数计算各个脑功能区域的功能连接。
[0013]作为优选，选取11条功能连接作为皮尔森相关系数计算的相关参数，这11条功能连接分别是：
[0014][0015][0016]作为优选，通过MNI空间的自动解剖模板提取11个脑功能连接所涉及的脑区的平均时间信号，回归去除头动参数和全脑信号、白质信号的干扰，并进行0.01
‑
0.1Hz的带通滤波，然后采用皮尔森相关系数计算功能连接。
[0017]作为优选，皮尔森相关系数计算功能连接的步骤为：将待计算功能连接的两个脑区时间信号分别记为x，y，将两个时间信号按照时间点配对后计算x，y的协方差与x，y各自
的标准差，并用协方差除以各自标准差之积得到皮尔森相关系数。
[0018]作为优选，相关计算公式为
[0019][0020]其中r是x，y信号的皮尔森相关系数，n是信号时间点总数，和是x，y信号平均值，i是1到n范围的时间点标号，X
i
和Y
i
分别是时间点i下的x，y信号值。
[0021]作为优选，在步骤S4中，泊松回归模型为
[0022][0023]，其中Y为拟合的目标，即为帕金森患者抑郁评分，x为11维向量，即通过皮尔森相关系数计算出的11个脑功能连接的标准化结果，α和β
/
为待求解的模型参数，求得模型的似然函数后，通过Newton
‑
Raphson与Iterative Weighted Least Square算法来迭代求解似然函数最大化，最后得到帕金森患者抑郁评分；
[0024]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的基于功能共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，大胆采用功能磁共振影像，从影像中去寻找特点生物学标志物，建立相关的评分系统，这样在针对帕金森患者进行测试时，得到预测抑郁评分值，有助于医生进行辅助诊断，判断该帕金森患者是否患有抑郁症。本申请通过对人体脑部的区域功能连接进行识别监测，利用泊松回归模型对脑连接的强度进行预测，从而得到帕金森患者的抑郁评分，判断该帕金森患者是否患有抑郁症。
附图说明
[0025]图1为本专利技术的步骤流程图。
具体实施方式
[0026]为了更清楚地表述本专利技术，下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步地描述，当然本专利技术的保护范围不仅仅于此，在不付出创造性劳动的前提下，本领域技术人员所采用的常规置换依旧属于本申请的保护范围。
[0027]请参阅图1，本专利技术公开了一种基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，包括以下步骤：S1：获取帕金森患者的功能磁共振影像组；S2：对功能磁共振影像组进行预处理；S3：对预处理后的功能影像组进行脑区划分，利用皮尔森相关系数计算帕金森患者脑区功能连接，S4：将相关的功能连接进行参数标准化处理后，输入到泊松回归模型，得到预测抑郁评分值。在本实施例中，利用共振影像来对帕金森患者的进行扫描，从而获取帕金森患者的脑部图像信息，由于人体脑部不同的区域是负责不同的功能，根据脑区域之间进行功能连接的强弱就能判断所分泌神经递质的数量的多少，从而进行抑郁症的研判；基于这一点，对帕金森患者的脑补的功能连接进行计算，从而建立相关的模型，有利于医生对该帕金森患者是否患有抑郁症进行辅助判断。
[0028]为了实现上述目的，在步骤S2中，预处理的过程包括时间层校正、头动校正、空间
平滑和配准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取帕金森患者的功能磁共振影像组；S2：对功能磁共振影像组进行预处理；S3：对预处理后的功能影像组进行脑区划分，利用皮尔森相关系数计算帕金森患者脑区功能连接，S4：将相关的功能连接进行参数标准化处理后，输入到泊松回归模型，得到预测抑郁评分值。2.根据权利要求1所述的基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，其特征在于，在步骤S2中，预处理的过程包括时间层校正、头动校正、空间平滑和配准到MNI空间。3.根据权利要求1所述的基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，其特征在于，在步骤S3中，采用自动解剖模板将脑区划分为不同的脑功能区域，然后利用皮尔森相关系数计算各个脑功能区域的功能连接。4.根据权利要求3所述的基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，其特征在于，选取11条功能连接作为皮尔森相关系数计算的相关参数，这11条功能连接分别是：1条功能连接作为皮尔森相关系数计算的相关参数，这11条功能连接分别是：5.根据权利要求1所述的基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法，其特征
在于，通过MNI空间的自动解剖模板提取11个脑功能连接所涉及的脑区的平均时间信号，回归去除头动参数和全脑信号、白质信号的干扰，并进行0.01
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卫国，孙钰，宁厚旭，梁嘉炜，闫磊，杨宁，
申请(专利权)人：南京脑科医院，
类型：发明
国别省市：