一种针对特定年龄段的自闭症检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于医学图像处理技术领域，提出了一种针对特定年龄段的自闭症检测装置。针对特定年龄段的自闭症检测装置包括模型训练模块和自闭症检测模块；基于多核学习方法融合磁共振结构像特征以辅助特定年龄段的自闭症检测。使用多核学习结合两种结构像特征，使表征区域内信息的特征与表征区域间关系的特征以适当的权重更有效地融合；此外，考虑到ASD患者之间存在较高的异质性，提出将ASD患者分为三个年龄段，在每个年龄段内使用适合该年龄段的分类模型，从而更好地完成分类任务。从而更好地完成分类任务。从而更好地完成分类任务。

【技术实现步骤摘要】
A,J,et al.Describing the brain in autism in five dimensions—magnetic resonance imaging
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assisted diagnosis of autism spectrum disorder using a multiparameter classification approach[J].Journal of Neuroscience,2010,30(32):10612
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10623.”和”Ecker C,Rocha
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Rego V,Johnston P,et al.Investigating the predictive value of whole
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brain structural MR scans in autism:apattern classification approach[J].Neuroimage,2010,49(1):44
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56.”中使用SVM基于结构像进行ASD与正常人的分类研究取得了百分之九本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对特定年龄段的自闭症检测装置，其特征在于，该针对特定年龄段的自闭症检测装置包括模型训练模块和自闭症检测模块；模型训练模块基于大样本多中心的数据库ABIDEⅡ训练所得，包括特征提取与特征构建模块、三个特征选择模块和三个分类器模块；具体步骤如下：使用Freesurfer提供的处理流程对脑区进行预处理，通过Desikan
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Killiany分区模板在个体空间对脑区进行详细划分，该Desikan
‑
Killiany分区模板将双侧大脑半球皮质表面划分为68个脑区，作为感兴趣区域；(1)提取感兴趣区域内结构像的形态学特征；提取每个感兴趣区域内的形态学特征，包括皮层厚度、皮质表面积、灰质体积、皮质的折叠指数和平均曲率；(2)构建表征各感兴趣区域间关系的特征；利用弹性网络量化目标脑区和其余多个脑区之间的关系；使用步骤(1)中提取的感兴趣区域内的5个形态学特征构成数据库ABIDEⅡ每个被试者的特征矩阵，使用特征矩阵构建表征目标脑区与其余脑区之间关系的多特征网络MFN；多特征网络MFN通过多元回归过程得到，选定目标脑区的特征向量与其余脑区的特征向量分别作为回归中的目标变量和预测变量，定义线性回归模型y＝Aw，其中y是目标向量，A是其余脑区组成的特征矩阵，w是回归系数向量；通过求解正则化的优化问题获得稀疏解，公式为：其中，λ1是控制稀疏程度的参数，λ1越大代表回归系数向量越稀疏；λ2是防止过拟合的控制参数，起约束作用；回归系数向量中的非零值置为1，得到二值化的MFN矩阵；在一个范围内遍历λ1，λ2的值，其中λ1＝{2
‑1，2
‑2，
…
，2
‑
10
}，λ2＝{0.1，0.2，
…
，1}，选择最高分类准确率对应的参数λ1、λ2对应的MFN特征，获得MFN最优解；多特征网络MFN是非对称矩阵，其中值为1代表目标脑区与其他脑区之间关系强，值为0表示关系弱；完成特征提取与构建模块的构建；(3)分别在三个年龄段内对形态学特征和各感兴趣区域间关系的特征进行特征选择；使用过滤法和递归特征消除法进行两步特征选择；将被试者按年龄段划分为三组，12岁以下、12
‑
18岁和18岁以上，在每个年龄段内选择该年龄段特异的特征，分别构成三个特征选择模块；特征选择的步骤如下：首先使用双样本t检验和卡方检验筛选出与组间差异最相关的特征，排除统计检验的显著性p值大于0.0...

【专利技术属性】
技术研发人员：李焕杰，周冬跃，丛丰裕，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：