【技术实现步骤摘要】
用于预测冻结步态的方法、设备和计算机可读存储介质
[0001]本公开一般地涉及预测冻结步态
更具体地，本公开涉及一种用于预测冻结步态的方法、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]冻结步态是一种短暂发作性的步态受阻，具有非特异性症状，其常表现为患者起始犹豫，不能迈步以及突然难以行走。该冻结步态常见于中晚期帕金森病（Parkinson Disease，“PD”）、PD综合征和PD叠加综合征等疾病，其是PD晚期患者跌倒的重要原因，而更高的跌倒风险显著妨碍了患者日常生活的活动性和自主性，极大地影响患者的生活质量。此外，冻结步态还具有严重的致残性，使得患者在症状出现后长期需要借助轮椅活动。然而，不少PD患者往往都是在出现严重冻结步态才意识到需要就诊，从而贻误了最佳治疗时机。即使可以在早期识别出冻结步态，其也仅是通过结合问卷调查、患者的步态以及医生的主观判断的方式，这会使得识别的结果不准确。因此，如何有效地预测冻结步态，从而获得准确的预测结果成为需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]为了至...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于预测冻结步态的方法，包括：获取与预测冻结步态相关的扩散加权成像和步态参数；基于所述扩散加权成像获取与预测冻结步态相关的目标图像；以及根据所述扩散加权成像、所述目标图像和所述步态参数，利用预测模型进行预测，以获得预测冻结步态的预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述步态参数至少包括步速、跨步步长、跨步时长或者跨步节奏中的一种或者多种。3.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述扩散加权成像获取与预测冻结步态相关的目标图像包括：利用神经突触定向扩散与密度成像方法对所述扩散加权成像进行处理，以提取神经突触定向扩散与密度成像指标；以及基于所述神经突触定向扩散与密度成像指标获取与预测冻结步态相关的目标图像。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述神经突触定向扩散与密度成像指标包括神经突密度、定向扩散指数和自由水成分。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述预测模型包括特征提取模块、融合模块、拼接模块和分类模块，并且根据所述扩散加权成像、所述目标图像和所述步态参数，利用所述预测模型进行预测，以获得预测冻结步态的预测结果包括：使用所述特征提取模块分别对所述扩散加权成像和所述目标图像进行特征提取，以获取其各自对应的特征向量；使用所述融合模块将所述扩散加权成像和所述目标图像各自对应的相应特征向量进行融合，以获得与预测冻结步态相关的融合结果；使用所述拼接模块将所述融合结果和所述步态参数进行拼接，以获得与预测冻结步态相关的拼接结果；以及使用所述分类模块对所述拼接结果进行分类，以获得预测冻结步态的预测结果。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述预测模型还包括注意力机制模块，所述扩散加权成像和所述目标图像各自对应的特征向量包括高阶特征向量和低阶特征向量，并且所述扩散加权成像和所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：王振常，魏璇，赵鹏飞，陈宇辰，黄继随，谢桑马，魏巍，王争，张鹏，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京友谊医院，
类型：发明
国别省市：
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