【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械，尤其涉及一种阿尔茨海默病风险评估系统及设备。
技术介绍
1、阿尔茨海默病(alzheimer disease，以下，有时简称为ad)是一种起病隐匿的进行性发展的神经退行性疾病。临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征，病因迄今未明。65岁以前发病者，称早老性痴呆；65岁以后发病者称老年性痴呆。其病理改变主要表现为β-淀粉样蛋白的淀积导致老年斑，tau蛋白异常磷酸化导致神经纤维缠结，神经元和突触的丢失，临床表现为进行性认知功能减退和非认知性神经精神症状。
2、对ad的精确和早期诊断有利于患者接收早期医疗干预，从而为延缓ad的发作和疾病进展提供了可能性。
3、当前的阿尔茨海默病风险预警或评估方式可以基于单一的脑电图的表现，但14％的患者在疾病早期eeg正常；而单一mri检查只关注于特定脑区，无法全面的、多层次的表征大脑的健康信息。
4、因此，现阶段急需一种阿尔茨海默病的检测和风险评估系统，从多角度获得数据源，全面表征大脑的健康信息，综合评估待测者的阿尔茨海默病风险。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种阿尔茨海默病风险评估系统，其解决了单一脑电图检测或单一mri检查的数据源单一，无法全面的表征大脑的健康信息，以提供准确的阿尔茨海默病评估的技术问题。
3、(二)技术方案
4
5、第一方面，本专利技术实施例提出的一种阿尔茨海默病风险评估系统，包括：
6、脑电eeg信号采集处理单元，用于采集待测者的脑电eeg信号和从预先设置的数据库中提取标准脑电eeg信号样本，并对待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本进行预处理，分别对预处理后的待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本进行特征提取，得到待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的频域特征；
7、脑电eeg信号判断单元，用于根据待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的频域特征判断所述待测者的脑电异常程度；所述待测者的脑电异常程度包括：正常、轻度异常、中度异常和重度异常；
8、磁共振图像采集单元，用于获取待测者的t1wi磁共振图像并进行预处理；所述预处理包括：二值化处理和标准化处理；
9、磁共振图像处理单元，用于对预处理后的t1wi磁共振图像进行组织分割，得到目标组织的数字图像；所述目标组织包括：颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核；
10、萎缩程度判断单元，用于根据目标组织的数字图像判断待测者的大脑萎缩程度；
11、风险评估单元，用于根据待测者的脑电异常程度和大脑萎缩程度，评估待测者阿尔茨海默病的风险。
12、可选地，所述脑电eeg信号采集处理单元，对预处理后的待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本进行特征提取，得到待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的频域特征，具体包括：
13、采用公式一分别计算预处理后的待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的全部通道在8-12hz、12-30hz、0.5-4hz、4-8hz的功率谱密度，分别得到待测者的脑电eeg信号在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵和标准脑电eeg信号样本在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵aα、aβ、aδ、aθ；
14、所述公式一为：
15、
16、其中，psd(ω)脑电eeg信号中一个通道的信号的功率谱密度；x(t)是预处理后的脑电eeg信号中一个通道的信号，w(t)是窗函数，ω是角频率，τ是窗函数中心位置，t是时间变量，j是虚数单位；
17、所述脑电eeg信号判断单元，用于根据待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的频域特征判断待测者的异常程度，具体包括：
18、根据待测者的脑电eeg信号在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵和标准脑电eeg信号样本在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵aα、aβ、aδ、aθ，通过公式二计算待测者的脑电eeg信号的异变率；所述公式二为：
19、
20、其中，z为待测者的脑电eeg信号的异变率，分别是待测者的脑电eeg信号在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵，aα、aβ、aδ、aθ分别是标准脑电eeg信号样本在α频段、β频段、δ频段、θ频段的功率谱密度特征矩阵；
21、当待测者的脑电eeg信号的异变率z为0～8％时，判断待测者为正常；
22、当待测者的脑电eeg信号的异变率z为8％～18％时，判断待测者为轻度异常；
23、当待测者的脑电eeg信号的异变率z为18～26％时，判断待测者为中度异常；
24、当待测者的脑电eeg信号的异变率z大于26％时，判断待测者为重度异常。
25、可选地，所述磁共振图像采集单元，用于获取待测者的t1wi磁共振图像并进行预处理，包括：
26、获取待测者的t1wi磁共振图像，并按照所述t1wi磁共振图像像素总数3％、97％对应的灰度，对获取的待测者的t1wi磁共振图像进行归一化处理；
27、
28、其中，i表示图像灰度情况，ij表示j位置的灰度值，imin表示灰度最小值，imax表示灰度最大值；
29、所述磁共振图像处理单元，用于对预处理后的t1wi磁共振图像进行组织分割，得到目标组织的数字图像，包括：
30、将归一化处理后的t1wi磁共振图像输入预先设置的神经网络模型，输出每个像素点属于目标组织的概率矩阵；颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的概率矩阵为依次单独输出；
31、具体地，像素点位置的概率情况为：
32、
33、其中，p为单个像素点位置的最终概率情况，0表示非目标组织，1为目标组织，p为单个像素点是否为目标组织的初始概率值；
34、根据目标组织的概率矩阵，得到目标组织的数字图像。
35、可选地，所述磁共振图像处理单元，还用于通过公式三依次计算目标组织的损失函数，所述公式三为：
36、
37、其中，yj为像素点总数为n的目标组织中第j个像素点的真实值，为像素点总数为n的目标组织中第j个像素点的估计值，c为e-3，w1、w2均为预先设置的权重，且w1+w2＝1，d(x)为像素点的真实值与该像素点的概率值计算出的距离，p(x)为像素点预测值经过预先设置的softmax函数处理后输出的概率值；
38、所述磁共振图像处理单元根据所述损失函数实时对所述神经网络模型中参数进行调整。
39、可选地，所述萎缩程度判断单元还用于，根据预先设置的mar本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述脑电EEG信号采集处理单元，对预处理后的待测者的脑电EEG信号和标准脑电EEG信号样本进行特征提取，得到待测者的脑电EEG信号和标准脑电EEG信号样本的频域特征，具体包括：
3.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述磁共振图像采集单元，用于获取待测者的T1WI磁共振图像并进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述磁共振图像处理单元，还用于通过公式三依次计算目标组织的损失函数，所述公式三为：
5.根据权利要求3所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述萎缩程度判断单元还用于，根据预先设置的MarchingCubes算法分别将颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的数字图像进行等值面提取，获得颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的等值面，根据所述颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的等值面获得颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的体
6.根据权利要求5所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述萎缩程度判断单元，还用于预先根据预先设置的标准化样品集分别构建海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的预测方程；
7.根据权利要求6所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的预测方程为：
8.根据权利要求7所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述萎缩程度判断单元，根据目标组织的数字图像判断待测者的大脑萎缩程度，包括：
9.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述系统还包括：基本信息接收单元，用于接收待测者的基本信息；
10.一种阿尔茨海默病风险评估设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序，具体实现上述权利要求1至9任一所述阿尔茨海默病风险评估系统。
...【技术特征摘要】
1.一种阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述脑电eeg信号采集处理单元，对预处理后的待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本进行特征提取，得到待测者的脑电eeg信号和标准脑电eeg信号样本的频域特征，具体包括：
3.根据权利要求1所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述磁共振图像采集单元，用于获取待测者的t1wi磁共振图像并进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述磁共振图像处理单元，还用于通过公式三依次计算目标组织的损失函数，所述公式三为：
5.根据权利要求3所述的阿尔茨海默病风险评估系统，其特征在于，所述萎缩程度判断单元还用于，根据预先设置的marchingcubes算法分别将颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的数字图像进行等值面提取，获得颅腔、海马体、颞叶皮质区、顶叶区和杏仁核的等值面，根据所述颅腔、海马...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐中祥，印伯良，
申请(专利权)人：沃民高新科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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