[发明专利]基于动态脑功能网络的阿尔茨海默病辅助诊断装置及方法在审
| 申请号： | 201910916563.8 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110718301A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 信俊昌;卢思成;王中阳;王之琼;汪新蕾;陈金义 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/33;G06T7/38;G06T5/00 |
| 代理公司： | 21109 沈阳东大知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于动态脑功能网络的阿尔茨海默病辅助诊断装置及方法。诊断装置包括fMRI数据预处理单元、构建动态脑功能网络单元、生成用于训练的特征单元以及svm分类辅助诊断单元，该诊断装置的使用方法为：首先进行图像预处理，然后构建动态脑网络，其次计算分割后的脑网络的节点度量，并通过时间序列生成器将每个节点度量构成一个时间序列，随后通过特征提取器为构成的时间序列提取特征，再通过特征过滤器将过滤后的特征拼接成一个矩阵并通过特征筛选器筛选，最后通过数据训练器进行数据的分类训练，最终通过辅助诊断器实现对阿尔茨海默病的诊断。该方法克服了静态脑功能网络无法表示动态信息的缺陷，起到了更好的为医疗辅助诊断服务的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 辅助诊断 时间序列 脑功能 阿尔茨海默病 节点度量 诊断装置 脑网络 构建 数据预处理单元 矩阵 辅助诊断装置 过滤器 特征提取器 图像预处理 动态信息 数据训练 特征单元 特征筛选 提取特征 网络单元 生成器 拼接 过滤 网络 筛选 诊断 分割 分类 医疗 服务 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态脑功能网络的阿尔茨海默病辅助诊断装置，其特征在于，包括fMRI数据预处理单元、构建动态脑功能网络单元、生成用于训练的特征单元以及svm分类辅助诊断单元，首先将获取的i个待测功能核磁共振图像通过所述fMRI数据预处理单元得到预处理后的的i个标准功能核磁共振图像，然后将预处理后的i个标准功能核磁共振图像通过所述构建动态脑功能网络单元进行时间维度上的分割，构建出i个功能核磁共振图像的i*s个动态脑功能网络，其次将构建出的i*s个动态脑功能网络通过所述生成用于训练的特征单元横向的提取出每个动态脑功能网络的动态特征，最后将从i*s个动态脑功能网络提取出的经过特征过滤器过滤后的动态特征拼接成一个矩阵，最后通过所述svm分类辅助诊断单元使用Fisher算法进行特征筛选，筛选出具有代表性的特征，并进行训练，用于辅助诊断。/n
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