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申请/专利权人：青岛大学

摘要：本申请实施例提供的一种基于多模态微结构拓扑特征的脑疾病分类模型的构建方法和装置，在结构结构空间引入皮层表面数据，并构建毫米级微结构尺度下的结构连接数据和功能连接数据，缩小了脑区的标定范围，可深入脑区内部细粒度地提取病变特征，弥补了现有基于MRI技术和人脑连接组的脑疾病分类模型存在的难以提取微结构尺度大脑异常特征，病变区域及病变特征提取不准确问题；同时，本申请实施例可设定降采样比率，选择微结构尺度的分辨率以及宏观尺度大脑分割模板的分辨率，融合多尺度多模态特征，能有效地建立疾病共性及特异性受损评估策略，提升了本申请实施例模型的分类准确率；在构建脑网络之前，将通过平移和旋转变换求得不同模态空间的映射关系，由此构建个体空间下的脑网络以及提取个体空间的特征信息，有利于提取疾病共性及特异性特征；此外，本申请选择分类和预测模型为较为成熟和简单的机器学习和深度学习模型，避免在实际应用中由于微结构尺度下人脑结构和功能连接数据维度较大，而引起的不利于特征提取、特征融合及模型训练的问题。

主权项：1.一种基于多模态微结构拓扑特征的脑疾病分类模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤110：从预先设置的人脑神经影像数据库中，获取脑疾病患者和健康被试的多模态影像数据，包括T1、dMRI数据和fMRI数据；获取评定脑疾病症状的标准化评定量表及患者的患病年限；获取标准空间宏观尺度的大脑分区模板；步骤120：基于神经影像处理软件对所获取的T1数据、dMRI数据和fMRI数据进行预处理，并获得皮层表面数据和纤维追踪数据；步骤130：分别获取从弥散磁共振空间dMRI到结构空间T1的转换矩阵、从功能磁共振空间fMRI到结构空间T1的转换矩阵，从T1体空间到皮层空间的转换矩阵；获取从MNI空间大脑分区模板Template到个体结构空间T1的转换矩阵，并将MNI空间的Template映射到个体T1空间；利用个体空间的大脑分区模板去除T1皮层空间纤维追踪数据和fMRI数据中的非大脑皮层组织数据；步骤140：将个体空间模板的分割区域ROI映射到皮层空间；获取皮层软脑膜数据的最小单元并作为微结构分割区域的初始化最小单元，并计算该初始化最小单元的区域面积，建立该微结构与所属label的映射；步骤150：将获取的皮层软脑膜文件进行降采样重构，并将新的三角网格单元作为微结构ROI的最终最小单元，计算该最终最小单元的区域面积，并建立新微结构与所属label的映射；步骤160：基于T1皮层空间纤维追踪数据和fMRI数据，构建微结构尺度的二值化结构连接矩阵、加权结构连接矩阵和功能连接矩阵；步骤170：基于微结构与所属label的映射、结构连接矩阵和功能连接矩阵；分别提取大脑皮层所有label内的结构连接矩阵、功能连接矩阵，并提取不同label内结构网络和功能网络的拓扑特征；步骤180：基于网络拓扑属性及大脑形态学特征，建立脑疾病患者和健康被试的特征矩阵，根据相关分析方法筛除与脑疾病无关的特征，并进行特征融合；步骤190：基于所选特征，对健康和患者被试进行训练，建立脑疾病的分类模型和患病时间长短的预测模型；步骤200：重复步骤180和步骤190，直到提取出一种满足设定需求的特征用于分类预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛大学 基于多模态微结构拓扑特征的脑疾病分类模型的构建方法和装置