【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像分析，尤其是一种基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统。
技术介绍
1、神经发育障碍主要是与神经系统和大脑功能异常相关的疾病，常见的有孤独症谱系障碍(asd)和阿尔兹海默症(ad)。虽然基于症状的风险预测方法已经在神经发育障碍的临床诊断中得到实践，但是它们的主观决策过程往往会导致错误的风险预测，从而会对受试者进行误诊和过度诊断。而功能磁共振影像(fmri)是一种非侵入性技术，通过测量血氧水平依赖性(bold)信号来揭示大脑活动。由于其超大的空间分别率，神经影像社区的普遍做法是使用预定义的三维图谱将4d的体素级的信号映射为2d的脑区级的信号。研究人员开始采用监督式深度学习模型，从脑活动中提取信息并进行神经发育障碍风险预测。这些监督模型可以广泛分为两种，静态模型和动态模型。静态模型通常假定脑区之间的功能性交互保持不变，直接对脑区的信号或从信号产生的功能连接(fc)进行建模。相反，动态模型旨在探索脑区随着时间维度的变化和状态转换。
2、然而，这些仅依赖于监督学习的模型无法学习fmri的潜在...
【技术保护点】
1.一种基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，包括：功能磁共振图像处理模块、基于注意力的信号遮掩模块、时空特征提取模块、风险预测模块和重建模块；功能磁共振图像处理模块对收集的影像进行预处理，精准提取脑区的时间序列信号，并且使用滑动窗口将其划分成多个子序列；在神经发育障碍风险预测任务中，时空特征提取模块会提取完整的fMRI时间序列的特征，并生成注意力矩阵；根据提取的特征，风险预测模块负责对提取出的特征进行分析，预测出风险结果；在任务感知重建任务中，信号遮掩模块根据风险预测中生成的注意力矩阵来选择性地掩盖掉重要脑区的fMRI信号；时空特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，包括：功能磁共振图像处理模块、基于注意力的信号遮掩模块、时空特征提取模块、风险预测模块和重建模块；功能磁共振图像处理模块对收集的影像进行预处理，精准提取脑区的时间序列信号，并且使用滑动窗口将其划分成多个子序列；在神经发育障碍风险预测任务中，时空特征提取模块会提取完整的fmri时间序列的特征，并生成注意力矩阵；根据提取的特征，风险预测模块负责对提取出的特征进行分析，预测出风险结果；在任务感知重建任务中，信号遮掩模块根据风险预测中生成的注意力矩阵来选择性地掩盖掉重要脑区的fmri信号；时空特征提取模块会再次提取掩盖后的fmri时间序列的特征，重建模块基于掩盖掉的信号数据来重建出完整的信号；在整个系统的训练过程中，风险预测任务和重建任务共享时空特征提取模块，首先执行风险预测任务生成注意力矩阵，利用注意力矩阵引导重建任务去重建重要的脑区信号，重建任务反过来对风险预测任务提供反馈，以提高风险预测的精度。
2.如权利要求1所述的基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，功能磁共振图像处理模块能够对四维的功能磁共振数据进行预处理，包括图像预处理子模块、时间序列提取子模块和滑动窗口子模块；图像预处理子模块用于减少原始数据中的噪音；时间序列提取子模块，通过预先定义的脑图谱，将4d数据映射成2d的区域级的时间序列；滑动窗口子模块，将一个完整的时间序列，划分成不重叠的时间段。
3.如权利要求2所述的基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，图像预处理子模块将4d的fmri数据映射成2d的脑区时间序列，利用对应的脑图谱中的感兴趣区域，精确定义每个脑区节点，并且从中提取出每个脑区的时间序列；每个脑区的时间序列进行标准化处理，得到了脑区时间序列矩阵n代表的是脑区的数量，m表示的是时间序列的长度；此外，分配一个目标类别标签y∈[0,...c-1]，其中c表示分类任务中的类别数量，该标签作为风险预测任务的监督信号。
4.如权利要求2所述的基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，滑动窗口子模块通过长度为τ的不重叠的滑动窗口来将在时间维度上划分了t个时间段，其中m＝tτ，从而得到一个集合
5.如权利要求1所述的基于功能磁共振影像和任务感知重建的神经发育障碍风险预测系统，其特征在于，时空特征提取模块从fmri中提取出有用的时空特征，它的参数被风险预测任务和重建任务共享，用于后续的重建和风险预测，包括空间特征提取子模块和时间特征提取子模块；空间特征提取子模块用于捕获脑区之间的功能连接；时间特征提取子模块，用于捕获大脑活动的时间动态；这两个子模块分别都是由多个transfomrer编码器组成，transformer编码器具有l层多...
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