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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本申请公开了一种基于神经血管耦合的全脑大尺度模型构建方法及装置，涉及阿尔茨海默病智能诊断技术领域，通过获取正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的功能磁共振数据、弥散张量成像数据以及磁共振数据，并进行预处理，从而提取功能连接矩阵和结构连接矩阵；根据正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的功能连接矩阵和结构连接矩阵建立平均场模型，并得到神经活动；将神经活动输入到血流动力学模型中得到全脑大尺度模型。本申请弥补了fMRI只能反映阿尔茨海默病的血流动力学的信息这个缺点，可以通过全脑大尺度模型来研究阿尔茨海默病的神经活动和血流动力学的指标，进而帮助临床医生在不同方面判断患病的严重程度。
主权项：1.一种基于神经血管耦合的全脑大尺度模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1：获取正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的功能磁共振数据、弥散张量成像数据以及磁共振数据；步骤2：将正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的功能磁共振数据和磁共振数据进行预处理，并分别提取功能连接矩阵；步骤3：将正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的弥散张量成像数据进行预处理，并分别提取结构连接矩阵；步骤4：根据正常人、轻度认知障碍患者和阿尔茨海默病患者的功能连接矩阵和结构连接矩阵建立平均场模型，并得到神经活动；步骤5：将神经活动输入到血流动力学模型中得到全脑大尺度模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 基于神经血管耦合的全脑大尺度模型构建方法及装置
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