基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统及装置，根据脑图谱提取的静息态功能磁共振时间序列，分别计算皮尔逊相关系数矩阵与DTW距离矩阵，并结合皮尔逊相关系数矩阵将DTW距离矩阵转换为包含相关程度及相关方向信息，且数值范围和皮尔逊系数取值范围相当的DTW'矩阵，加权联合后得到功能连接矩阵。本发明专利技术联合DTW距离信息以减弱功能连接的动态变化及不同脑区功能信号的非同步性对功能连接矩阵的影响，使计算得到的功能连接矩阵可以更好地反应不同脑区功能信号之间的相关关系。以本发明专利技术系统计算的功能连接矩阵为特征进行精神疾病预测，可以提高疾病预测的准确率以及预测模型在多中心数据的泛化能力。以及预测模型在多中心数据的泛化能力。以及预测模型在多中心数据的泛化能力。

【技术实现步骤摘要】
基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统及装置


[0001]本专利技术涉及神经影像数据分析领域，尤其涉及一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统及装置。

技术介绍

[0002]功能磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变，是一种常用的神经影像学技术。因其非侵入性，无创伤，良好的时空分辨率，低成本等特性，fMRI已被广泛应用于临床医学、认知神经科学、精神疾病等领域。
[0003]静息态功能磁共振成像（Resting State Functional Magnetic Resonance Imaging，rs
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fMRI）反映了大脑在没有任务时的神经基准活动，是近年来研究脑功能，特别是脑网络连接的一种重要方法，被广泛应用于神经疾病，如自闭症、癫痫、阿尔茨海默症等的研究中。
[0004]功能连接（functional connectivity，FC）可用于评估脑区之间功能关联程度，是脑影像领域的常用指标，并且其常被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统，其特征在于，包括疾病预测设备和存储设备；其中，所述存储设备用于存储用户的静息态脑功能磁共振图像数据；所述疾病预测设备，包括被试获取及预处理模块、脑区时间序列提取模块、皮尔逊相关系数计算模块、动态时间规整模块、矩阵转换模块和矩阵联合模块；所述被试获取及预处理模块用于从所述存储设备获取若干个被试预处理后的静息态脑功能磁共振图像；所述脑区时间序列提取模块利用脑影像图谱对每个被试的预处理数据提取每个脑区的时间序列；所述皮尔逊相关系数计算模块用于对于每个被试，计算两两脑区时间序列的皮尔逊相关系数，得到各个脑区时间序列之间的皮尔逊相关系数矩阵COR；所述动态时间规整模块用于对于每个被试，计算两两脑区时间序列的动态时间规整DTW距离，得到原始DTW距离矩阵；所述矩阵转换模块用于对于每个被试，结合皮尔逊相关系数计算模块计算得到的皮尔逊相关系数矩阵，对动态时间规整模块得到的DTW距离矩阵进行相应转换，得到包含相关程度及相关方向信息，且数值范围和皮尔逊系数取值范围相当的转换后的动态时间规整DTW'矩阵；所述矩阵联合模块用于对于每个被试，将皮尔逊相关系数矩阵COR与DTW'矩阵进行加权联合，得到功能连接矩阵FC；通过功能连接矩阵FC得到疾病预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统，其特征在于，所述被试获取及预处理模块中静息态功能磁共振图像的预处理过程包括：结构像去脑壳、头动矫正、时间对齐、空间平滑、图像配准和空间标准化。3.根据权利要求1所述的一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统，其特征在于，所述脑区时间序列提取模块中脑影像图谱包括脑解剖图谱、脑功能图谱和多模态脑图谱。4.根据权利要求1所述的一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统，其特征在于，所述矩阵转换模块包括第一转换子模块、标准化子模块、第二转换子模块和第三转换子模块；所述矩阵转换模块中将DTW距离矩阵转换为DTW'矩阵，包括：所述第一转换子模块用于对DTW距离矩阵取相反数，得到DTW相反数矩阵，即DTW_OP矩阵；所述标准化子模块用于对DTW_OP矩阵进行正态分布拟合，得到正态分布的均值及标准差，对DTW_OP矩阵中每个值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，李军，陈子洋，邱文渊，王宝琛，李劲松，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：