基于AI多模态临床参数的脑小血管病认知障碍的辅助诊疗系统技术方案

技术编号：40739337 阅读：6 留言：0更新日期：2024-03-25 19:59

本发明专利技术提供了一种基于AI多模态临床参数的脑小血管病认知障碍的辅助诊疗系统，基于对与血脑屏障功能、衰老和细胞凋亡、小胶质细胞活化等密切相关的神经炎性细胞因子的评估，获知其在CSVD患者认知功能评估中的潜在作用。

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【技术实现步骤摘要】

技术介绍

1、流行病学研究表明，脑部小血管疾病(cerebral small vessel disease，csvd)引起的认知障碍可能占血管性痴呆病例的50％以上，并增加了与阿尔茨海默病共病的风险(garnier-crussard等，2022)。csvd患者的认知障碍主要特征是注意力、执行功能、信息处理速度、学习能力和语言流利性方面的缺陷，这与阿尔茨海默病中观察到的典型的近事情景记忆损害不同(li等，2018年)。

2、csvd可表现为临床、影像和病理的综合性改变，近年来随着影像技术的快速发展，神经影像生物标志物发挥着越来越重要的作用。白质高信号(wmhs)是中老年患者常见的磁共振成像(mri)标志物，其严重程度通常由改良的fazekas分级和wmh体积的量化来确定(chen等，2021)。meta分析表明，wmhs的严重程度与全脑认知水平和全因痴呆症的风险密切相关(hu等人，2021)。病变通常起源于额角和枕角的脑室周围区域，并延伸到顶枕叶和皮质下深层白质。有证据表明，这种传播模式与认知功能之间存在区域特异性联系，特别是在执行功能、信息加工速度以及学习记忆能力方面(曾等，2020)。故而，wmhs的进展与认知障碍密切相关。因此，wmhs区域的精确量化可能比视觉分级更有利于疾病跟踪和预后。

3、另外，根据本研究组的在先研究表明，血浆生物标记物和睡眠参数，这些客观指标可能能作为评估csvd患者群体认知障碍的有价值的工具。而其他的指标还有待探索。

技术实现思路

<p>1、本专利技术旨在提供一种能够实现wmhs区域精准量化的方法，并且探讨了其他指标，包括炎症细胞因子和神经成像生物标记物等，用于评估csvd患者的认知状态上的价值、可行性和具体的应用方法。

2、本专利技术提供了一种mri影像的处理方法，用于提取影像中的wmhs，其特征在于，包含如下步骤:

3、s1.选择灰度值200做为截断值；

4、s2.在s1的图像中心周围创建了一个圆形蒙板，定位感兴趣区域roi；

5、s3.在蒙板内，选取灰度值大于截断值的区域，将其视为roi；

6、s4.对s3的roi进行分析，提取wmh的绝对体积、脑体积、额叶中的wmh体积、顶叶中的wmh体积、wmh在脑体积中的比例、额叶中的wmh在脑体积中的比例、顶叶中的wmh在脑体积中的比例，共7种类型的特征。

7、进一步地，本专利技术提供的一种mri影像的处理方法，其特征还在于:

8、以图像的中心点为基准，设置一条水平线，将图像中的大脑分为上下两半。

9、进一步地，本专利技术提供的一种mri影像的处理方法，其特征还在于:

10、上述体积通过roi区域的像素值和roi区域在大脑中的占比来计算。

11、进一步地，本专利技术提供的一种mri影像的处理方法，其特征还在于:

12、在步骤s1之前，还包含对图像的标准化处理(一般采用python进行)：

13、上述图像的标准化处理过程如下：

14、s0-1.将图像像素转换为灰度值矩阵，灰度值的范围为0-255，其中0为黑色，255为白色；

15、s0-2.将每幅图像中所有像素的平均值和四分位距(iqr)调整为100来对其进行标准化；

16、此外，本专利技术还提供了采用上述mri影像的处理方法获得的wmhs在构建评价脑小血管病认知障碍症的梯度增强决策树模型上的应用，其特征在于：

17、上述模型基于wmhs，血浆生物标志物和炎症细胞因子构建。

18、此外，本专利技术还提供了采用上述mri影像的处理方法获得的wmhs构建评价/预测csvd患者的cmbs风险的梯度增强决策树模型上的应用，其特征在于：

19、上述模型基于wmhs和炎症细胞因子构建。

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【技术保护点】

1.一种MRI影像的处理方法，用于提取影像中的WMHs，其特征在于，包含如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种MRI影像的处理方法，其特征在于:

3.如权利要求1所述的一种MRI影像的处理方法，其特征在于:

4.如权利要求1-6任一所述的一种MRI影像的处理方法，其特征在于:

5.如权利要求1-6任一所述的MRI影像的处理方法获得的WMHs在构建评价脑小血管病认知障碍症的梯度增强决策树模型上的应用。

6.如权利要求5所述的应用，其特征在于：

7.如权利要求1-6任一所述的MRI影像的处理方法获得的WMHs在构建评价/预测CSVD患者的CMBS风险的梯度增强决策树模型上的应用。

8.如权利要求7所述的应用，其特征在于：

【技术特征摘要】

1.一种mri影像的处理方法，用于提取影像中的wmhs，其特征在于，包含如下步骤:

2.如权利要求1所述的一种mri影像的处理方法，其特征在于:

3.如权利要求1所述的一种mri影像的处理方法，其特征在于:

4.如权利要求1-6任一所述的一种mri影像的处理方法，其特征在于:

5.如权利要求1-6任一所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹又，方焯，陈晓晗，蔡啸，王莉，赵伊可，孙文静，周欣睿，程文彬，侯阿龙，
申请(专利权)人：上海长征医院，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人