[發(fā)明專利]一種基于fNIRS和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥輔助診斷系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010211383.2
• 申請(qǐng)日: 2020-03-24
• 公開（公告）號(hào): CN111466876B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉治;楊燕芳;孫健
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

本公開公開了一種基于fNIRS和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥輔助診斷系統(tǒng)，包括腦電檢測(cè)模塊利用功能性近紅外光譜成像裝置對(duì)AD患者和正常人的大腦處于活動(dòng)狀態(tài)時(shí)的氧合血紅蛋白、脫氧血紅蛋白和總血紅蛋白進(jìn)行多通道檢測(cè)，并構(gòu)建fNIRS數(shù)據(jù)集；鄰接矩陣構(gòu)建模塊對(duì)fNIRS數(shù)據(jù)集利用通道之間的相關(guān)性構(gòu)建鄰接矩陣；節(jié)點(diǎn)特征矩陣構(gòu)建模塊對(duì)fNIRS數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)特征矩陣；圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建模塊根據(jù)鄰接矩陣和節(jié)點(diǎn)特征矩陣分別構(gòu)建AD患者圖結(jié)構(gòu)和正常人圖結(jié)構(gòu)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；阿爾茲海默癥識(shí)別模塊以訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)構(gòu)建的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待測(cè)人員的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別，輸出輔助診斷結(jié)果。實(shí)現(xiàn)將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于fNIRS數(shù)據(jù)的分類中。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于fNIRS和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥輔助診斷系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)通過一個(gè)特征提取器直接作用于圖結(jié)構(gòu)，其用于建模圖節(jié)點(diǎn)之間的依存關(guān)系。當(dāng)前，大多數(shù)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有相似的結(jié)構(gòu)，因?yàn)槭褂昧丝梢栽趫D中各處共享權(quán)重的卷積運(yùn)算符。與繁瑣的全連接模型相比，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖形數(shù)據(jù)中至少具有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：1)避免了與全連接層有關(guān)的參數(shù)爆炸；2)它允許參數(shù)在網(wǎng)絡(luò)上共享，并避免過擬合；3)單個(gè)GCN可以處理不同結(jié)構(gòu)甚至大小的輸入圖。GCN設(shè)計(jì)了一種從圖數(shù)據(jù)中提取特征的方法，對(duì)圖數(shù)據(jù)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)分類、圖分類和鏈接預(yù)測(cè)。

在腦活動(dòng)信號(hào)采集方法中，功能性近紅外光譜(fNIRS)技術(shù)是腦活動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)方法中，被用于評(píng)估皮層激活的區(qū)域激活、定時(shí)和側(cè)化，用于各種各樣的知覺、語言、運(yùn)動(dòng)和認(rèn)知調(diào)查。在這些認(rèn)知功能相關(guān)的研究中，fNIRS仍主要是驗(yàn)證性研究。在腦活動(dòng)檢測(cè)或分類方面，線性判別分析(LDA)和支持向量機(jī)(SVM)分類器是兩種最流行的近紅外數(shù)據(jù)分類技術(shù)。

但是，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)在使用fNIRS信號(hào)進(jìn)行分類的過程中，大多數(shù)只將fNIRS信號(hào)作為一種時(shí)間序列進(jìn)行處理，只關(guān)注了fNIRS信號(hào)的時(shí)間特征，而忽略了其空間特征，更不用說時(shí)間特征與空間特征的結(jié)合，而且不同條件下腦活動(dòng)監(jiān)測(cè)與識(shí)別的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度也不盡人意。此外，fNIRS數(shù)據(jù)無法直接作為GCN的輸入，無法充分利用fNIRS信號(hào)中的時(shí)間和空間信息，對(duì)大腦活動(dòng)的監(jiān)視和識(shí)別缺乏準(zhǔn)確性和完善性。

另外，阿爾茲海默癥(AD)主要在出現(xiàn)病癥后通過認(rèn)知評(píng)估，和結(jié)合影像學(xué)等檢查做出臨床診斷，但是當(dāng)臨床癥狀明顯時(shí)，一般都處于中晚期，而且該癥狀在病理上具有不可逆性。發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，有認(rèn)知障礙的患者在腦電信號(hào)等生理信號(hào)上與正常人存在差異，其腦電信號(hào)的時(shí)域、頻域等參數(shù)與正常人均有所不同；目前尚未出現(xiàn)利用fNIRS數(shù)據(jù)作為GCN網(wǎng)絡(luò)的輸入，并根據(jù)有認(rèn)知障礙的患者在腦電信號(hào)等生理信號(hào)上與正常人存在的差異這一事實(shí)，提出了對(duì)阿爾茲海默癥進(jìn)行輔助診斷的方案。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本公開提出了一種基于fNIRS和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥輔助診斷系統(tǒng)，融合fNIRS數(shù)據(jù)的特征和大腦不同區(qū)域的連通性，構(gòu)建一種新型圖結(jié)構(gòu)，將fNIRS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖數(shù)據(jù)，使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行分類識(shí)別，實(shí)現(xiàn)將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于fNIRS數(shù)據(jù)的分類中。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本公開采用如下技術(shù)方案：

第一方面，本公開提供一種基于fNIRS和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥輔助診斷系統(tǒng)，包括：

腦電檢測(cè)模塊，用于利用功能性近紅外光譜成像裝置對(duì)AD患者和正常人的大腦處于活動(dòng)狀態(tài)時(shí)的氧合血紅蛋白、脫氧血紅蛋白和總血紅蛋白進(jìn)行多通道檢測(cè)，并構(gòu)建fNIRS數(shù)據(jù)集；

鄰接矩陣構(gòu)建模塊，用于對(duì)經(jīng)預(yù)處理后的fNIRS數(shù)據(jù)集利用通道之間的相關(guān)性構(gòu)建鄰接矩陣；

節(jié)點(diǎn)特征矩陣構(gòu)建模塊，用于對(duì)經(jīng)預(yù)處理后的fNIRS數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，以提取的特征構(gòu)建節(jié)點(diǎn)特征矩陣；