一种评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法技术

本发明专利技术公开一种评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，包括(1)对高维度数据进行筛选；(2)计算最佳稀疏系数；(3)利用基于稀疏表示的典型相关分析处理数据。本发明专利技术用于分析精神分裂症患者的MR脑功能连接与临床症状评分之间的典型相关关系，能够全面了解脑功能和症状程度之间的线性相关关系，从而有利于阐明精神分裂症的发病机制。于阐明精神分裂症的发病机制。于阐明精神分裂症的发病机制。

【技术实现步骤摘要】
一种评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法


[0001]本专利技术涉及医疗数据分析方法领域，尤其涉及一种评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法。

技术介绍

[0002]精神分裂症是一种以幻觉、妄想、思维混乱、情感和动作缺乏以及社会功能退化为特征的严重精神障碍，好发于16岁～25岁，在人群中的发病率约为1％，其终身患病率超过1％。精神分裂症是重大且慢性致残的精神障碍，会导致个人情绪、精神状态、心理健康方面的问题，并影响家庭、人际、社会关系，疾病负担沉重。在中国的各类疾病残疾生活年数(years lived with disability,YLDs)排行中，精神障碍位列第二。在全球范围内的精神障碍YLDs排行中，精神分裂症位列第一。但关于精神分裂症的神经病理生理机制至今尚不完全清楚。
[0003]目前对包括精神分裂症的诊断主要通过精神科医生的主观问诊并通过诊断量表对患者的行为症状进行定性评估，缺乏客观的可用于临床诊断的生物标志物，诊断准确性对医生能力、经验的要求和依赖较大。如果患者合并其它精神障碍症状，如重性抑郁、躁狂、强迫行为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，其特征在于包括以下步骤：S1、对脑网络功能连接数据进行提取，获得关键脑网络数据；S2、对关键脑网络数据和临床症状量表评分数据进行回归，消除差别因素影响，差别因素包括年龄、性别等；S3、通过脑网络数据和临床症状量表评分数据使用训练或者置换的方式计算最佳稀疏系数；S4、将脑网络数据、临床症状量表评分数据、最佳稀疏系数输入稀疏典型相关分析，得到对应的典型向量对；S5、通过自助抽样法生成样本集，将样本集、最佳稀疏系数带入稀疏典型相关分析，得到对应的典型向量对，经过对该典型向量对与步骤S4中所得到的典型向量对进行匹配后，计算脑功能连接和临床症状的相关性均值、标准差；S6、使用置换检验得到具有统计学意义的典型向量对；S7、对脑网络数据和临床症状量表评分数据使用相应的置信区间，找出每组典型向量对中始终显著的功能连接以及临床症状量表评分；S8、使用广义加性模型对年龄和性别进行回归分析；S9、重复步骤S1～S7，对年龄进行分层分析、对性别进行分类别分析。2.根据权利要求1所述的评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，其特征在于，步骤S1中，提取方法包括降维分析、特征选择：所述降维分析是对特征进行线性组合之后，产生新的特征来替代原来的特征；所述特征选择是在原始特征集合中选择出一个子集合来代替原来的集合。3.根据权利要求2所述的评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，其特征在于：所述降维分析为主成分分析，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量。4.根据权利要求2所述的评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，其特征在于：所述特征选择采用绝对中位差(MAD)方式和Relief分析方式两种方式。5.根据权利要求1所述的评估脑功能连接和临床症状之间相关性的分析方法，其特征在于，步骤S2中，回归公式为：residuals.glm(glm(data～sex+age+head_movement))该式为运用广义线性模型控制年龄、性别、头动对功能连接数据或临床症状评分数据的影响的R语言代码；其中，residuals代表残差；glm(general linear mode)代表广义线性模型；data代表功能连接数据或临床症状评分数据；sex代表性别分类数据；age代表年龄数据；head_movement代表头动数据；+代表连接；～代表解释...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，龚启勇，顾实，李斌，李倩，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：