[发明专利]基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法

权利要求书

1.基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100、收集确诊的痉挛型脑瘫儿童，进行粗大运动功能分级系统评估，并进行T₂加权液体衰减反转恢复成像和扩散张量成像的颅脑磁共振检查；

S200、根据粗大运动功能分级系统将痉挛型脑瘫儿童分为粗大运动功能轻度损伤和重度损伤两组；

S300、建立基于T₂加权液体衰减反转恢复成像的MRI评分表，对痉挛型脑瘫儿童颅脑损伤程度进行评价；

S400、使用FSL软件对痉挛型脑瘫儿童的扩散张量成像数据处理得到各向异性分数；

S500、运用随机森林对T₂加权液体衰减反转恢复成像评分表中的评分项及各向异性分数值进行特征筛选，并分别构建粗大运动功能预测模型；

S600、采用受试者工作特征曲线分析比较两种模型之间的预测效能，并进一步建立预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的MRI列线图；通过校准图和受试者工作特征曲线评估列线图模型。

2.根据权利要求1所述的基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，粗大运动功能分级系统Ⅰ、Ⅱ级为粗大运动功能轻度损伤，粗大运动功能分级系统Ⅲ～Ⅴ级为粗大运动功能重度损伤。

3.根据权利要求1所述的基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，步骤S300中建立基于T2加权液体衰减反转恢复成像的MRI评分表包括：选用检查设备、采集序列及参数、痉挛型脑瘫儿童MRI评分；检查设备采用GE公司Signa 3.0T HDxtMR扫描仪和八通道头部线圈。

4.根据权利要求1所述的基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，步骤S400具体包括以下步骤：

1)将原始数据由DICOM格式转换为NIFTI格式；

2)采用仿射变换将扩散加权图像配准到b0像，以尽量减少涡流和头部运动引起的失真；

3)进行涡流校正和头动校正，以排除梯度线圈的影响；

4)去除所有非脑组织，阈值取0.2；

5)对每个体素进行扩散张量模型估计和各向异性分数指标计算；

6)数据图像质控：通过目测原始弥散张量成像和各向异性分数图像进行质量控制；

7)利用非线性和线性配准，将个体各向异性分数配准到标准空间；

8)基于JHU-ICBM标记模板将白质分为50个脑区，提取各脑区各向异性分数值。

5.根据权利要求1所述的基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，步骤S500随机森林构建预测模型的过程包括以下步骤：

1)在数据集中抽样，为每棵决策树分配训练集；

2)利用分配好的训练集独自构建决策树；

3)将所有决策树采用投票的方式参与判决，所得票数最多的类别将作为当前随机森林分类器的最终输出结果。

6.根据权利要求1所述的基于MRI列线图预测痉挛型脑瘫儿童粗大运动功能的方法，其特征在于，步骤S500特征筛选根据决策树节点分裂算法的原理，使用Gini不纯度指标来衡量模型构建过程中的特征重要程度；具体算法见式(1-1)：

式中：Pj是节点n中j类的相对频率，对样本而言，表示第j类样本的占比。