【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法。
技术介绍
1、帕金森病，又称震颤麻痹，是一种常见的神经系统变性疾病，主要影响老年人群体，平均发病年龄约为60岁。大部分帕金森病患者为散发病例，仅有不到10%的患者存在家族史背景。
2、该疾病的核心病理变化是中脑黑质多巴胺能神经元的变性死亡，这导致纹状体内多巴胺含量显著降低，进而引发一系列症状。尽管已有多项研究，但导致这一病理变化的确切病因仍不明确，遗传因素、环境因素、年龄老化和氧化应激等因素可能均参与其中。
3、在帕金森病的病程中，大部分患者会出现非运动症状，其中抑郁尤为常见。据统计，约有40%～50%的帕金森病患者伴有抑郁症状。对我国帕金森病患者的调查显示，抑郁症状普遍存在，且患者较普通人群更易出现抑郁。抑郁不仅影响患者的生活质量，还是导致就诊延迟、耽误治疗的重要原因。既往研究表明，由于现有技术难以识别不同帕金森病的形貌表征，近50%的神经科医生在日常门诊工作中未能及时识别帕金森病患者的抑郁、焦虑、疲劳和睡眠障碍等非运动症状。<...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述预处理的过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述标签类别包括帕金森病伴抑郁症、帕金森病不伴抑郁症和健康对照。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述帕金森识别模型基于CNN网络和RNN网络。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的帕金森病...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述预处理的过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述标签类别包括帕金森病伴抑郁症、帕金森病不伴抑郁症和健康对照。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像分类处理方法，其特征在于，所述帕金森识别模型基于cnn网络和rnn网络。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的帕金森病磁共振影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：王敏，贾永锋，李鹏宏，杨硕，秦可涵，周健明，王馨若，
申请(专利权)人：江苏省人民医院南京医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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