[發明專利]一種基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型及其應用

有效

• 申請號: 201811269628.6
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN109359403B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 陸崢;孫杳如;龍翔云;張作;劉飛;齊安思;管曉楓;楊程青
• 申請（專利權）人: 上海市同濟醫院
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/70;G06V10/40;G06V10/774;G06N20/00
• 代理公司: 上海卓陽知識產權代理事務所(普通合伙) 31262
• 代理人: 周春洪

1.一種基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，通過如下方法獲得的：獲取磁共振下的腦成像數據作為模型的訓練數據；從訓練數據中提取特征；對所提取的特征進行篩選；利用所篩選的特征和有監督的機器學習方法進行模型訓練，從而建立精神分裂癥早期診斷模型；所述磁共振下的腦成像數據包括精神分裂癥患者和健康被試者的腦結構像數據以及面孔情緒加工任務的下的功能像數據；所述訓練數據中提取特征包括：從腦結構像中提取大腦各個解剖區域的灰質密度，從功能像中提取腦的各個解剖區域對高興、恐懼和厭惡情緒的激活指標；所述灰質密度通過VBM算法提取，所述激活指標通過下列公式計算：Y=Xβ+ε，其中Y為每個體素的信號時間序列，X為實驗設計矩陣，每一列代表一個一種面孔情緒在實驗中出現的時間信息，β是需要求解的列向量，其中每個元素是代表該體素對某種面孔情緒響應強度，ε是誤差向量。

2.根據權利要求1所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，所述面孔情緒包括高興、恐懼和厭惡情緒。

3.根據權利要求1所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，對所提取的特征進行篩選包括：計算特征與診斷結果的線性相關性，篩選相關性前十的特征，線性相關性計算公式如下：R(i)=(cov(Xi,Y))/√(var(Xi?)var(Y))，其中Xi表示第i個特征，Y表示被試所屬類別，病人組為1，健康組為0。

4.根據權利要求3所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，所篩選的特征如下：

。

5.根據權利要求1所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，利用所篩選的特征和有監督的機器學習算法進行模型訓練包括：特征歸一化，將每個特征的均值調整為0，方差調整為1，歸一化的數據和數據的類別標記送入機器學習算法模型中進行模型訓練，訓練結果即精神分裂癥早期診斷模型。

6.根據權利要求1所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，采集腦結構像的磁共振脈沖序列為的3D?FSPGR序列，層厚=1mm；采集腦功能像的磁共振脈沖序列為EPI序列，翻轉角=90°，重復時間為2000ms，回波時間為30ms，層厚為3mm。

7.根據權利要求1所述基于面孔表情識別磁共振成像的精神分裂癥早期診斷模型，其特征在于，基于AAL腦解剖模板，將腦分成116個解剖區域，以每個腦區對應數據的均值作為特征。

8.權利要求1-7任一所述模型在制備精神分裂癥早期診斷試劑盒中的應用。