[发明专利]一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统

权利要求书

1.一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统，其特征在于，包括范式设计模块、数据转换模块、网络构建模块、动态分析模块，数据检测模块以及结果示出模块；

所述范式设计模块用于进行神经障碍疾病的实验范式设计；

所述数据转换模块用于采集核磁共振脑功能成像BOLD信号图像，以及进行预处理和存储；

所述网络构建模块用于构建全脑功能网络；

所述动态分析模块用于基于BOLD信号图像划分动态时变滑动窗，将全脑功能网络划分为若干个动态时变脑网络；以及，提取各动态时变脑网络曲率特征；

所述动态分析模块包括全脑时间分析单元，动态划分单元和指标计算单元；

所述全脑时间分析单元用于评估时间序列的有效时间段；所述评估标准为，时间序列中每张BOLD信号图像代表1个时间点，有效时间段内各时间点的BOLD信号值差不超过平均值的20％；

所述动态划分单元用于基于选取的有效时间段，将全脑区分割为若干个动态时变滑动窗，如下：

对每个时间点计算空间标准差：

其中，s_m为时间点m的空间标准差，n是脑区数量，x_i是第i个脑区中的BOLD值，是所有BOLD值的平均值；

如果所计算的时间点的空间标准差超过预设阈值，则该点为动态约束点；

基于各个动态约束点，构成动态时变滑动窗；

所述动态划分单元还用于，对各个动态时变滑动窗，分别利用互信息方法构建动态时变脑网络，每个动态时变滑动窗对应一个动态时变脑网络；

所述指标计算单元用于计算各动态时变脑网络的曲率面积指标以及提取曲率特征；

所述数据检测模块用于基于提取的曲率特征构建分类模型，对正常和神经障碍患者进行预测；

所述结果示出模块用于根据分类模型结果合成输出神经障碍疾病检测分析报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统，其特征在于，所述范式设计模块具体用于，

采取视觉图形障碍范式设定，设计患者组和对照组的任务态实验方案。

3.根据权利要求1所述的一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统，其特征在于，所述数据转换模块包括上位机数据采集单元、格式转化单元、数据筛选单元与数据预处理单元；

所述上位机数据采集单元用于采集各脑区核磁共振脑功能成像BOLD信号图像；

所述格式转换单元用于将各脑区的BOLD信号图像按照时间排序形成时间序列；

所述数据筛选单元用于除去噪声数据与机器误差数据；

所述数据预处理单元用于对筛选后的数据依次执行时间层校正，头动校正，空间标准化，空间平滑，图像卷积和滤波操作；并将预处理后的数据保存在静态链接库中。

4.根据权利要求3所述的一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统，其特征在于，所述数据预处理单元还用于，

对预处理后的数据打标签，静息态数据前缀标0，任务态数据前缀标1，统一保存在静态链接库中。

5.根据权利要求1所述的一种基于状态转换动态脑网络算法的神经障碍诊断系统，其特征在于，所述网络构建模块具体用于，

采用互信息方法构建脑功能网络，将大脑内部任意脑区之间的相关性表示为：

其中，I(X；Y)为脑区X和Y之间的相关性，p(x,y)是脑区X和Y的联合概率分布函数，p(x)和p(y)分别是脑区X和Y的边缘概率分布函数。