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申请/专利权人：十堰市太和医院(湖北医药学院附属医院)

摘要：本发明公开一种基于多模态脑网络的双相障碍家族风险量化方法，采集无家族风险健康人群、BD患者和FDR的多模态MRI图像，并获取相应模态的脑网络拓扑指标；基于健康人群的脑网络拓扑指标构建参考常模A，得到每位BD患者和FDR相较参考常模A的一阶偏离度，并计算所有BD患者的脑网络拓扑指标的平均一阶偏离度；从FDR的一阶偏离度中筛选出与平均一阶偏离度同方向的脑网络拓扑指标作为风险指标，基于相同风险指标的BD患者的一阶偏离度构建参考常模B；计算每个FDR的风险相关指标的一阶偏离度相较参考常模B的二阶偏离度；计算每位FDR的所有风险指标的二阶偏离度绝对值之和，以表征FDR的患病风险；本发明基于个体水平影像表征实现精神疾病家族风险量化。

主权项：1.一种基于多模态脑网络的双相障碍家族风险量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100、采集无家族风险健康人群、双相障碍患者和患者一级亲属的多模态MRI图像，并分别计算健康人群、双相障碍患者和患者一级亲属相应模态的脑网络拓扑指标；步骤200、基于无家族风险健康人群的脑网络拓扑指标构建参考常模A，分别将每位双相障碍患者和患者一级亲属的基本信息特征输入所述参考常模A，得到每位双相障碍患者和患者一级亲属的脑网络拓扑指标相较于所述参考常模A输出数据的一阶偏离度ZTBD和ZTFDR，并计算所有双相障碍患者的脑网络拓扑指标的平均一阶偏离度ZTBDmean；步骤300、从患者一级亲属的一阶偏离度ZTFDR中筛选出与ZTBDmean同方向的脑网络拓扑指标，且以所述患者一级亲属筛选出的脑网络拓扑指标作为风险相关脑网络拓扑指标TR，基于双相障碍患者中的相同的风险相关脑网络拓扑指标TR的一阶偏离度ZTRBD构建参考常模B；步骤400、将每个所述患者一级亲属的基本信息特征输入所述参考常模B，计算每个患者一级亲属的风险相关脑网络拓扑指标TR的一阶偏离度ZTRFDR相较于所述参考常模B输出值的二阶偏离度Z^TRFDR；步骤500、计算每位所述患者一级亲属的所有风险相关脑网络拓扑指标的二阶偏离度Z^TRFDR的绝对值之和，以此风险评分表征一级亲属的患病风险。

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