[发明专利]基于功能磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统

说明书

本发明公开了基于功能磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统，方法包括：获取第一图像，所述第一图像包括带状疱疹性神经痛患者的功能磁共振图像和结构图像；根据第一图像进行参数计算，其中，所述参数包括局部一致性值和分数低频振幅；根据参数计算的结果采用机器学习的方法进行带状疱疹性神经痛疗效预测。本发明将第一图像的功能磁共振图像与机器学习相结合来预测带状疱疹性神经痛的疗效，通过机器学习的方法寻找局部一致性值和分数低频振幅等神经活动标志，能客观预判患者的药物疗效，让医生能够更合理地为患者制定医疗方案，提升医生的工作效率。本发明可广泛应用于医学图像模式识别领域。

技术领域

本发明涉及医学图像模式识别领域，尤其是一种基于功能磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统。

背景技术

带状疱疹是临床上较常见的急性疱疹样皮肤病，由水痘-带状疱疹病毒所致。这种病毒由呼吸道感染侵入体内，潜伏到脊神经后根神经节或其它发病部位的神经细胞中。这种病毒当机体免疫力下降(例如：创伤、劳累、感冒、免疫系统疾病等)时，潜伏的病毒就会大量繁殖，使神经节发炎和坏死，引起病人疼痛，同时该病毒沿神经通路下传到该神经支配的区域引起节段性疱疹。带状疱疹在临床多呈现数个簇集疱疹群，排列成带状，沿周围神经分布，常见于胸腹、腰背及颜面部，局部皮肤有灼热感，伴有神经痛，故又被称为带状疱疹性神经痛。

目前，临床上用视觉模拟评分(Visual Analog Score,VAS)表对带状疱疹性神经痛患者的疼痛情况进行评估，根据治疗前后的VAS评分下降情况来判别药物治疗是否有效。然而这种方法具有较强主观性，且无法帮助医生预判患者的药物疗效。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种基于功能磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法及系统，以客观预判患者的药物疗效。

本发明一方面所采取的技术方案是：

基于功能磁共振的带状疱疹性神经痛疗效预测方法，包括以下步骤：

获取第一图像，所述第一图像包括带状疱疹性神经痛患者的功能磁共振图像和结构图像；

根据第一图像进行参数计算，其中，所述参数包括局部一致性值和分数低频振幅；

根据参数计算的结果采用机器学习的方法进行带状疱疹性神经痛疗效预测。

进一步，所述根据第一图像进行参数计算这一步骤，具体包括：

对第一图像进行预处理，得到预处理后的图像，所述预处理包括时间层校正、头动校正、配准以及进行空间标准化；

计算预处理后的图像的局部一致性值；

计算预处理后的图像的分数低频振幅。

进一步，所述对第一图像进行预处理，得到预处理后的图像这一步骤，具体包括：

对第一图像进行格式转换，以将第一图像从DICOM文件转换为NIFTI文件；

删除格式转换后带状疱疹性神经痛患者的功能磁共振图像中前若干个时间点的图像数据；

对删除后得到的功能磁共振图像进行时间层校正；

对时间层校正后的功能磁共振图像进行头动校正；

将带状疱疹性神经痛患者的结构图像配准到头动校正后的功能磁共振图像中；

将配准后的结构图像分割为灰质、白质和脑髓液三部分，并得到对应功能磁共振图像的灰质、白质和脑髓液；

对功能磁共振图像的灰质、白质和脑髓液进行空间标准化。

进一步，所述计算预处理后的图像的局部一致性值这一步骤，具体包括：