[发明专利]基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法在审
申请号: | 201710821250.5 | 申请日: | 2017-09-13 |
公开(公告)号: | CN109480841A | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 冯建峰;王继军;唐莺莹;张捷 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | A61B5/055 | 分类号: | A61B5/055;A61N2/00 |
代理公司: | 上海元一成知识产权代理事务所(普通合伙) 31268 | 代理人: | 吴桂琴 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 功能磁共振成像 脑区 精准定位 抑郁症 全脑 干预 矫正 医学图像处理 功能磁共振 大脑功能 功能连接 健康水平 精神疾病 目标区域 生理心理 大数据 静息态 脑疾病 脑区间 检测 靶点 可用 整合 病变 医学 群体 制定 研究 | ||
本发明属医学图像处理及应用领域,涉及基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法;尤其涉及基于功能磁共振成像信号的计算脑区间活动相关性的方法。本发明方法包括利用基于静息态功能磁共振技术(rs‑fMRI)精确检测与计算受试者全脑任意脑区之间的活动相关性,亦即全脑功能连接(FC),本方法能为个体大脑功能连接的检测与群体大数据整合研究为包含抑郁症在内的各种脑疾病病变提供医学依据,以及为个体生理心理健康水平评价提供客观依据。进一步所述方法可用于确定rTMS干预的靶点区域以及有助于利用rTMS针对个体目标区域进行精准干预,以及临床使用rTMS制定抑郁症等精神疾病的干预措施。
技术领域
本发明属医学图像处理及应用领域,涉及基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法;具体涉及一种基于功能磁共振成像信号的计算脑区间活动相关性的方法,尤其涉及基于功能磁共振成像信号的计算抑郁症脑区间活动相关性的方法。本发明方法包括结合使用核磁共振仪与经颅磁刺激治疗的各项参数要点以及全脑功能异变连接算法,精确实施重复经颅磁刺激(rTMS)干预大脑区域活动,将为抑郁症rTMS刺激靶点的精确化与效应计算提供方法依据。
背景技术
现有技术公开了fMRI是一种神经影像学方式,其原理是利用氧合血红蛋白与去氧血红蛋白的不同顺逆磁性质进行磁振造影,测量神经元活动所引发之血液动力的改变。有关研究显示,脑功能连接的强度与变化,与性别、年龄、记忆、情绪、各种认知能力、成瘾、各种脑疾病等十分相关。有研究显示,由rs-fMRI数据得到大脑功能连接受测试人群、环境标准等变异性很大,整合多中心数据能为个体差异提供稳定的标准参照模型。
资料公开了经颅磁刺激是一种颅外、无创神经调控技术,在大脑头皮表面施加磁刺激可以穿透颅骨在大脑皮层产生感应电流,引起神经元去极化,调节局部大脑皮层兴奋性。有研究报道,当采用合适的磁刺激脉冲参数,在某一特定大脑皮层部位给予重复经颅磁刺激(repetitive Transcranial Magnetic Stimulation,rTMS)时,刺激停止后其对大脑皮层的作用效果仍会持续一段时间。
由于rTMS可用于对大脑特定脑区的神经活动进行神经刺激和神经调制,因此其被应用在精神疾病如抑郁症的治疗干预中。临床研究显示,目前rTMS治疗抑郁症的干预靶点较为固定,比如左右侧的背外侧前额叶,但是由于个体差异,或者患者病变的特异性,rTMS治疗的效果并不令人满意;目前在脑疾病的检测和治疗中,尚缺乏个体的水平的异常脑区识别方法,为脑疾病的评估和治疗带来了一定的困难。
基于现有技术的现状,本申请的发明人拟提供一种基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位方法,该方法通过比较个体与群体rs-fMRI信号构造的脑功能网络的差异,能在个体水平精确寻找发生异变的脑区并定位异常脑区,进一步可作为rTMS干预的靶点区域。
发明内容
本发明的目地是针对现有技术的问题,提供一种基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法,该方法通过比较个体与群体rs-fMRI信号构造的脑功能网络的差异,能在个体水平精确寻找发生异变的脑区并定位异常脑区,进一步可作为rTMS干预的靶点区域。
本发明方法基于静息态核磁共振扫描数据,提出了一种精确识别个体脑区异常的方法,其主要包括,首先,精确测量并计算个体的全脑功能连接,并与群体大数据进行对比,进而获得一套鉴定与侦测全脑功能连接异变的方法,其中包含群体数据的荟萃分析以及与个体数据的差异比较,最后对于不同个体,得到个性化的结果。本发明方法有助于临床使用rTMS制定抑郁症等精神疾病的干预措施。
更具体的,本发明的基于功能磁共振成像的异常脑区精准定位与矫正方法,其特征在于,包括,基于功能磁共振信号变化,精准定位与矫正异常脑区,其包括步骤:
(1)多中心rs-fMRI数据整合为群体rs-fMRI数据库;
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