[发明专利]阿尔兹海默症的辅助诊断系统、其数据处理方法及终端

说明书

本发明公开了一种阿尔兹海默症辅助诊断系统，包括：预处理模块对原始MRI结构像进行预处理得到预处理后的图像，并将预处理后的图像转化至MNI空间得到预处理后的图像，重采样图像为各向同性分辨率；ROI定位模块将预处理后得到的图像与标准脑模板进行刚性配准，得到非刚性配准的形变场，根据形变场，在经预处理的个体图像上选取多个ROI；分析模块构建、训练、验证及测试深度学习模型，采用深度学习模型对多个ROI计算个体中每个ROI的特征图谱及概率值，根据概率值判断受试者是否为阿尔兹海默症患者。该系统采用深度学习技术学习大脑结构变化的特征，对受试者是否患有阿尔兹海默症进行预测，预测准确率高，为医生诊断提供辅助功能。

技术领域

本发明涉及软件技术领域，具体涉及一种阿尔兹海默症辅助诊断系统、其数据处理方法、终端及介质。

背景技术

阿尔兹海默症是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病，由于没有药物治愈或治疗来逆转疾病的发展，医疗行业将重点放在早期发现和随后的治疗上。研究表明，在痴呆症状出现前20年，大脑就开始发生变化，现有对于阿尔兹海默症的检测可通过血液学检查、神经影像学检查、脑脊液检测、基因检测等。这些方法均需要专业的设备及医护人员，且检测价格昂贵，耗时较长，不适合大样本量的筛查。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供的一种阿尔兹海默症辅助诊断系统、其数据处理方法、终端及介质，采用深度学习技术学习大脑结构变化的特征，对受试者是否患有阿尔兹海默症进行预测，为医生诊断提供辅助功能。

第一方面，本发明实施例提供的一种阿尔兹海默症辅助诊断系统，包括：数据获取模块、预处理模块、ROI定位模块和分析模块，

所述数据获取模块用于获取受试者的原始MRI结构像；

所述预处理模块用于对原始MRI结构像进行预处理得到预处理后的图像，并将预处理后的图像转化至MNI空间得到预处理后的图像，重采样图像为各向同性分辨率；

所述ROI定位模块用于将预处理后得到的图像与标准脑模板进行刚性配准，得到非刚性配准的形变场，根据形变场，在经预处理的个体图像上选取多个ROI；

所述分析模块用于构建、训练、验证及测试深度学习模型，采用深度学习模型对多个ROI计算个体中每个ROI的特征图谱及概率值，根据概率值判断受试者是否为阿尔兹海默症患者。

第二方面，本发明实施例提供的一种阿尔兹海默症辅助诊断系统的数据处理方法，包括以下步骤：

获取受试者的原始MRI结构像；

对原始MRI结构像进行预处理，并将预处理后的图像转化至MNI空间得到预处理后的图像，重采样图像为各向同性分辨率；

将预处理后得到的图像与标准脑模板进行刚性配准，得到非刚性配准的形变场，根据形变场，在经预处理的个体图像上选取多个ROI；

构建深度学习模型，采用深度学习模型对多个ROI计算个体中每个ROI的特征图谱及概率值，根据概率值判断受试者是否为阿尔兹海默症患者。

第三方面，本发明实施例提供的一种辅助诊断终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述实施例描述的方法。

第四方面，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法

本发明的有益效果：