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申请/专利权人：首都医科大学宣武医院
摘要：本发明公开了一种大脑康复程度预测模型的建模方法、系统及认知预测方法。该建模方法包括：获取认知障碍人群认知训练前后的脑影像数据；基于预设的脑网络分区提取每个患者认知训练前后的功能连接矩阵；对功能连接矩阵进行标准化，以获取每个患者认知训练前后的功能连接标准化矩阵；通过分层贝叶斯模型，对功能连接矩阵的每条功能连接边的连接强度的均值和标准差进行建模，获得每个功能连接边在训练前后的映射关系，作为大脑康复程度预测模型。利用本发明，能够基于患者认知训练前的影像数据预测其进行认知训练后的大脑网络的改变程度。
主权项：1.一种大脑康复程度预测模型的建模方法，其特征在于包括如下步骤：获取认知障碍人群认知训练前后的脑影像数据；分别对所述认知训练前后的脑影像数据进行预处理，并基于预设的脑网络分区提取每个患者认知训练前后的功能连接矩阵；其中，所述预设的脑网络分区包括多个脑网络，并且每个脑网络下均包括多个兴趣区；所述功能连接矩阵中，任意两个所述兴趣区形成一条功能连接边，并且各所述功能连接边的功能连接强度不同；针对每个患者，基于认知训练前后的功能连接矩阵，分别提取认知训练前后每个脑网络配对的均值和标准差；其中，所述脑网络配对表示任意两个脑网络之间相互配对；针对每个患者，基于所述认知训练前后每个脑网络配对的均值和标准差，分别对所述认知训练前后的功能连接矩阵进行网络水平的标准化，以形成认知训练前后的功能连接标准化矩阵；基于所述认知训练前后每个脑网络配对的均值和标准差，通过非线性拟合模型进行二次函数拟合，以获取函数拟合参数；基于层次贝叶斯模型对所述认知训练前后的功能连接标准化矩阵进行拟合，以获取矩阵转换参数；基于所述函数拟合参数形成的二次函数以及基于所述矩阵转换参数形成的层次贝叶斯模型，构建认知训练前后功能连接矩阵的每个功能连接边的映射关系，以形成大脑康复程度预测模型；其中，若所述认知障碍人群包括训练有效的认知障碍患者和训练无效的认知障碍患者，则所述大脑康复程度预测模型为常规大脑康复程度预测模型；若所述认知障碍人群仅包括训练有效的认知障碍患者，则所述大脑康复程度预测模型为最佳大脑康复程度预测模型。
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权利要求：
百度查询： 首都医科大学宣武医院 大脑康复程度预测模型的建模方法、系统及认知预测方法
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