[發明專利]一種用于對fMRI腦功能連接數據進行特征約簡的鄰域粗糙集方法

有效

• 申請號: 202011137128.4
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112435742B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 楊翠翠;宋曉妮;冀俊忠
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/30;G16H50/70;A61B5/00;A61B5/055
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

1.一種用于對fMRI腦功能連接數據進行特征約簡的鄰域粗糙集方法，其特征在于：該方法具體包括以下步驟，

步驟1：fMRI數據獲取；使用如下兩類公開的腦疾病靜息態fMRI數據集：注意力缺陷多動癥聯盟數據集ADHD和孤獨癥腦成像數據交換聯盟數據集ABIDE；

步驟2：fMRI數據預處理；利于統計參數圖軟件包SPM8進行圖像預處理操作；然后根據AAL選擇大腦皮層的90個腦區并提取90個腦區的平均時間序列；最后計算每兩個腦區平均時間序列的皮爾森相關系數；

步驟3：建立腦功能連接決策表；每一個被試的腦功能連接特征和標簽合起來組成一個樣本；腦功能連接決策表表示為(U,A,d)，其中U是所有樣本組成的集合，A為所有腦功能連接特征組成的集合，d表示是否患病的決策特征；

步驟4：雙魚群算法搜索分類判別能力強的特征子集；包括如下幾個步驟：初始化參數；產生初始魚群；計算每個魚個體的適應值，適應值的大小反映了相應特征子集的分類判別能力的高低，適應值的計算方法與鄰域互信息和特征子集中特征的數量相關；在每次迭代前，將魚群平均分為精英魚子群和普通魚子群；精英魚子群執行覓食機制以在視野范圍內隨機地搜索分類判別能力強的腦功能連接特征子集；精英子魚群和普通魚子群都執行吞食機制來選擇普通魚子群中的優秀個體；在每輪迭代的最后,兩個魚子群會相互融合交換信息并判斷是否繼續下一代搜索，當迭代搜索結束時，輸出最優魚個體即最優的腦功能連接特征子集，也就是約簡特征；

步驟5：支持向量機分類；在約簡特征下，學習支持相機分類模型，在測試集上進行測試，得到分類模型的四個性能指標值，并以此為依據對進行性能評測，找到分類判別能力更強的特征子集。

2.根據權利要求1所述的一種用于對fMRI腦功能連接數據進行特征約簡的鄰域粗糙集方法，其特征在于：步驟(1)的fMRI數據獲取中，ADHD包含注意力缺陷多動癥ADHD和正常NC兩組被試；ABIDE含有孤獨癥Autism和正常兩組被試。

3.根據權利要求1所述的一種用于對fMRI腦功能連接數據進行特征約簡的鄰域粗糙集方法，其特征在于：步驟(2)的fMRI數據預處理中，為了去除干擾和獲得腦功能連接數據，需對ABIDE數據進行預處理；圖像預處理操作包括ABIDE數據行層間時間校正、頭動校正、空間標準化、高斯平滑、去除漂移、濾波和圖像配準。

4.根據權利要求1所述的一種用于對fMRI腦功能連接數據進行特征約簡的鄰域粗糙集方法，其特征在于：步驟(3)的建立腦功能連接決策表中，每一個被試的腦功能連接特征和標簽合起來組成一個樣本；于是腦功能連接決策表表示為(U,A,d)，其中,U＝{u₁,u₂,...,u_N}是由N個樣本組成的樣本集合即數據集，A＝{a₁,a₂,...,a_n}是描述樣本的n個特征組成的特征集，d表示是否患有孤獨癥決策特征；當特征集A生成一組鄰域關系時，則稱(U,A,d)為鄰域決策系統。