[发明专利]一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法

说明书

本发明公开一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，包括以下步骤：收集数据、数据预处理、大脑功能网络构建、大脑网络二值化处理、选取密度阈值、大脑功能网络分析和层次化对比；本发明基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，对被试的大脑网络进行比较分析，并构建大脑功能的权值网络，分析多个阈值下二值化后功能网络在全局属性上的差异，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。

技术领域

本发明涉及大脑功能网络分析方法领域，尤其涉及一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法。

背景技术

孤独症是儿童群体中越来越常见的精神疾病，孤独症严重困扰患儿的生活，阻碍患儿的健康成长，给其家庭和社会带来了沉重的负担，若得不到及时治疗，患儿将失去与人正常交流的能力，因此，做好孤独症的早预防早诊断早治疗显得尤为关键，越来越多的研究显示，精神疾病患者的大脑发育一般会存在一定的问题，如果能够量化患者大脑和正常人大脑的某些差异，那么就可以更好地进行疾病诊治，因此，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，该青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法基于孤独症患者组和正常对照组的静息态大脑功能像数据，构建被试的大脑功能网络，结合复杂网络和图论的相关理论知识，对被试的大脑网络进行比较分析，便于发现孤独症患者组的功能网络在小世界属性上的差异、发展的趋势、局部效率上的差异、同步性的差异以及层次化的不同，该方法可应用于孤独症的辅助诊断和治疗，并可推广应用到网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域。

为了解决上述问题，本发明提出一种青少年孤独症大脑功能网络模型分析方法，包括以下步骤：

步骤一：收集数据

自fcon_1000项目中的ABIDE数据库中的第二批数据ABIDE II中下载大脑图像数据，得到若干孤独症数据集原始数据，其中包含孤独症患者(ASD)57例以及正常对照组(HC)156例，为被试，取原始数据中的静息态大脑功能图像，然后根据该批数据中的各个被试的功能磁共振图像的扫描时间点参数的不同选用其中时间点为156个的图像数据来进行分析，一共有41例孤独症患者和118例正常对照组，共159例；

步骤二：数据预处理

使用DPARSF软件对步骤一中的静息态大脑功能图像原始处理进行预处理，处理流程包括：去除功能图像前N个时间点的数据、时间校正、头动校正、空间标准化、配准、分割、平滑、去趋势和滤波；

步骤三：大脑功能网络构建

完成功能图像预处理之后，得到拥有146个时间点的4D图像，对于每个被试，使用AAL90模板是将大脑部分划分为90个脑区，提取每个脑区对应的146个时间点的信号序列，并以信号序列之间的皮尔逊相关系数的绝对值作为功能网络中脑区之间的连接强度，具体由公式(2-4)计算：

其中，即为脑区i，j之间的功能连接强度，为脑区i的信号序列，n为146，对于每个被试，都构建了一个带权值的脑功能网络；

步骤四：大脑网络二值化处理

按规则设置阈值，将带权重的网络转换为0-1二值网络，具体由公式(2-5)计算，

其中，网络密度D的定义为网络中实际存在的边数与最大可能边数之比，E为网络中实际存在的边数，N为网络节点数，

在功能网络的构建过程中应用上述规则即可，具体由公式(2-6)计算，