[發明專利]一種基于超圖聚類的精神疾病生物型發掘方法

有效

• 申請號: 202110411971.5
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113160974B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 杜宇慧;牛菊
• 申請（專利權）人: 山西大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06K9/62;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/74
• 代理公司: 太原晉科知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14110
• 代理人: 王軍

本發明公開了一種基于超圖聚類的精神疾病生物型發掘方法，包括：步驟一，基于預處理后的腦影像數據，采樣超邊去構建超圖結構；步驟二，根據超圖結構的多個受試者之間的高階關系，度量兩兩受試者之間的相似度矩陣；步驟三，基于得到的相似度矩陣使用聚類算法（歸一化割，K?means和社區檢測等）進行聚類，從而得到受試者標簽；步驟四，根據得到的受試者標簽，重新進行步驟一至步驟三，直到結果收斂；步驟五，提取精神疾病的生物型。相比于已有的探索精神疾病生物型的方法，本發明充分利用受試者的腦影像數據來表達受試者之間復雜的高階關系，提高了聚類效果，探索了更具可靠性的生物型。

技術領域

本發明涉及腦影像分析技術領域，尤其涉及一種基于超圖聚類的精神疾病生物型發掘方法。

背景技術

當前的精神疾病診斷方法具有很大的主觀性，導致精神疾病的診斷是不準確的。精神疾病(如精神分裂癥和雙相情感障礙)通常在病程、臨床癥狀等方面存在差異和重疊。目前的精神疾病的診斷主要依據傳統的基于癥狀的診斷標準(如《精神疾病診斷和統計手冊》(DSM-5)和《精神和行為障礙分類》(ICD-10))。然而，事實上許多患者表現出多種精神疾病相關的多種臨床表現的混合。這使得現有的精神疾病診斷方法是不可靠，且缺乏生物學依據。因此，迫切需要客觀可靠的影像學方法來輔助精神疾病的精確化定義和分類以指導精神疾病的臨床診斷和治療。

腦影像技術的發展為發現精神疾病間的異同和精神疾病的子型提供了一個獨特的機會。目前，腦影像測度可被用于發掘某種具有異質性的精神疾病中的生物亞型，也已被用于發掘具有相似癥狀的不同精神疾病間的跨診斷的生物型。已有工作通常使用聚類方法來對受試者進行重新分組，使得不同組的受試者的大腦模式不同且同組受試者的大腦模式相似。然而，已有的研究只考慮了成對受試者之間的相似度關系，而忽略多受試者之間的復雜的高階關系，且其結果在一定程度上并不可靠。

發明內容

本發明為了解決上述提到的問題，提供了一種基于超圖聚類的精神疾病生物型發掘方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：構造一種基于超圖聚類的精神疾病生物型發掘方法，包括：

步驟S1，基于預處理后的受試者腦影像數據提取的腦影像特征，采樣超邊，構建超圖結構；

步驟S2，根據超圖結構表達的多個受試者之間的高階關系，度量兩兩受試者之間的相似度矩陣；

步驟S3，對得到的相似度矩陣使用聚類算法進行聚類，得到受試者的類別標簽；

步驟S4，根據得到的受試者的類別標簽，重新進行步驟S1-步驟S3，直到收斂；

步驟S5，根據最終的受試者的類別標簽，確定精神疾病的生物型。

其中，從預處理后的受試者腦影像數據中提取腦影像特征的步驟包括：

對腦影像數據預處理，預處理的方式主要包括：層間校正、頭動校正、空間標準化、空間平滑；

使用預處理后的受試者腦影像數據計算腦影像測度；

對受試者腦影像測度使用特征提取方法，得到提取后的腦影像特征。

其中，采樣超邊的步驟包括：

基于提取的腦影像特征，建立k近鄰稀疏圖，并為每一條邊賦予邊概率；

基于k近鄰稀疏圖，對于每一條邊，根據邊對應的兩頂點的類別標簽和邊概率的約束條件更新k近鄰稀疏圖；

由更新的k近鄰稀疏圖中提取強連通子圖，并為每一個強連通子圖賦予權重；

依權重隨機采樣一個子圖，并從子圖中隨機采樣D個頂點；其中，D為一條超邊包含的頂點的個數；

繼續依權重隨機采樣一個子圖和從其中隨機采樣下一條超邊，直到所有的超邊都采樣完成。