[發(fā)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(yīng)用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811269628.6
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN109359403B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）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(quán)）人: 上海市同濟(jì)醫(yī)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(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31262
• 代理人: 周春洪

本發(fā)明涉及精神分裂癥早期診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體公開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(yīng)用。本發(fā)明通過獲取磁共振下的腦成像數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取特征；對所提取的特征進(jìn)行篩選；利用所篩選的特征和有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而建立精神分裂癥早期診斷模型。精神分裂癥是重性精神疾病，罹患該病的患者社會功能減退嚴(yán)重，嚴(yán)重者常有沖動、自傷、傷人等行為，提高其識別率有助于延緩精神分裂癥患者的社會功能損害，減輕家庭及社會負(fù)擔(dān)。本發(fā)明結(jié)合腦功能和腦結(jié)構(gòu)的不同維度指標(biāo)，通過特征篩選，成功構(gòu)建精神分裂癥多維早期診斷模型，提高精神分裂癥患者的識別率及診斷率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及精神分裂癥早期診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，是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(yīng)用。

背景技術(shù)

精神分裂癥是一組病因未明、病程遷延、治療困難的重性精神疾病，常伴有思維、情感、行為、認(rèn)知等多方面的障礙，而目前有關(guān)精神分裂癥的病因尚不明確，診斷主要借助于詢問病史及癥狀學(xué)描述，缺乏特異性指標(biāo)，容易造成漏診誤診。本模型正是基于此背景進(jìn)行開發(fā)。面孔表情識別是一種常見且公認(rèn)的認(rèn)知測量途徑，而面孔表情識別缺陷是早發(fā)精神分裂癥患者的內(nèi)表型，一般存在比較持久的認(rèn)知功能損害。運(yùn)用該特點(diǎn)有利于從生物學(xué)、神經(jīng)影像學(xué)角度對精神分裂癥進(jìn)行早期識別及診斷。

隨著功能磁共振成像(functionalmagneticresonance?imaging，fMRI)技術(shù)的發(fā)展，可以運(yùn)用磁共振采集大腦數(shù)據(jù)進(jìn)行面孔識別障礙的研究。具體是在磁共振掃描過程中，基于血氧水平依賴(BOLD)的fMRI可以區(qū)分不同面孔表情下的大腦激活模式，給予不同面孔表情任務(wù)范式，通過識別大腦各個(gè)解剖區(qū)域?qū)Ω吲d、恐懼和厭惡等情緒的激活指標(biāo)，收集腦影像學(xué)數(shù)據(jù)，反映在不同面孔表情識別任務(wù)中神經(jīng)環(huán)路的異常。之前研究發(fā)現(xiàn)精神分裂癥患者與健康人群在面孔情緒識別任務(wù)中腦功能激活的模式上存在顯著差別。另外，磁共振的腦結(jié)構(gòu)成像結(jié)合體素形態(tài)測量(Voxel-basedmorphometry，VBM)分析發(fā)現(xiàn)精神分裂癥患者的腦灰質(zhì)密度與健康人存在顯著差別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明結(jié)合面孔表情識別、神經(jīng)影像學(xué)(磁共振腦功能成像和腦結(jié)構(gòu)成像)，探索腦功能和結(jié)構(gòu)多維度整合的特異性指標(biāo)，成功構(gòu)建精神分裂癥的早期診斷模型。

本發(fā)明的第一個(gè)目的是針對現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供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。

本發(fā)明的第二個(gè)目的是針對現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供如上所述模型在制備精神分裂癥早期診斷試劑盒中的應(yīng)用。

為實(shí)現(xiàn)上述第一個(gè)目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：

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，所述診斷模型通過如下方法獲得的：獲取磁共振下的腦成像數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取特征；對所提取的特征進(jìn)行篩選；利用所篩選的特征和有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而建立精神分裂癥早期診斷模型。

在上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，作為本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選方案，所述磁共振下的腦成像數(shù)據(jù)包括精神分裂癥患者和健康被試者的腦結(jié)構(gòu)像數(shù)據(jù)以及面孔情緒加工任務(wù)的下的功能像數(shù)據(jù)。

在上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，作為本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選方案，所述面孔情緒包括高興、恐懼和厭惡情緒。

在上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，作為本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選方案，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取特征包括：從腦結(jié)構(gòu)像中提取大腦各個(gè)解剖區(qū)域的灰質(zhì)密度，從功能像中提取腦的各個(gè)解剖區(qū)域?qū)Ω吲d、恐懼和厭惡情緒的激活指標(biāo)；所述灰質(zhì)密度通過VBM算法提取，所述激活指標(biāo)通過下列公式計(jì)算：Y＝Xβ+ε，其中Y為每個(gè)體素的信號時(shí)間序列，X為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)矩陣，每一列代表一個(gè)一種面孔情緒在實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的時(shí)間信息，β是需要求解的列向量，其中每個(gè)元素是代表該體素對某種面孔情緒響應(yīng)強(qiáng)度，ε是誤差向量。