[發明專利]一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法

在審

• 申請號: 202210290023.5
• 申請日: 2022-03-22
• 公開（公告）號: CN114642405A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 于寧波;韓建達;宋婷;劉晉瑞;舒智林
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/369;A61B5/372;A61B5/374
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 高志光

1.一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：包含如下步驟：

a、基于神經肌肉協調的任務平臺及采集設備搭建；

b、動態腦功能網絡構建；

c、網絡分析與結果評估。

2.根據權利要求1所述的一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：設計基于神經肌肉協調任務，首先受試者需要按照計算機命令指示，跟隨要求的握力大小，進行相應的動態握力任務，實時采集任務過程中EEG信號，將采集到的EEG信號進行預處理操作。

3.根據權利要求1所述一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：EEG信號采集使用Neuroscan腦電采集系統，其腦電帽電極安放位置采用國際10-20擴展系統，共采集60通道數據。

4.根據權利要求1或3所述一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：動態腦功能網絡的構建分為兩部分：

(1)、構建靜態腦功能網絡；首先，選擇采集的EEG通道位置作為網絡節點，然后，使用加權相位滯后指數作為功能連接指標，加權相位滯后指數通過以下步驟求得：對任意兩個通道EEG在β頻段的信號x(t)和y(t)，進行希爾伯特變換，得到：

X(t)＝x(t)+jHT(x(t))

Y(t)＝y(t)+jHT(y(t))

其中，X(t)是x(t)的解析信號；Y(t)是y(t)的解析信號，t＝1…T，T代表信號的長度；

HT(x(t))和HT(y(t))為x(t)和y(t)的希爾伯特變換：

其中，P·V·為柯西主值，τ為設定的時間步長，然后計算瞬時相位：

計算兩信號瞬時相位差為：

最后求得任意兩個通道信號之間的WPLI指數為：

其中，為兩信號瞬時相位差，·表示求均值，|·|表示求絕對值，sign表示符號運算；

將60個通道信號兩兩間的WPLI指數求出，構建為60×60大小的連接矩陣；最后，需要選擇合適的閾值將連接矩陣中大于閾值的值設為1，小于閾值的值設為0，即得到60×60的二值矩陣，以確定節點間的連接關系。

(2)、使用滑動時間窗法對動態腦功能網絡構建，通過選定時間窗口長度及步長，對選定頻段的EEG信號進行相位同步分析。在每個滑動窗口內，使用WPLI指數估計所有通道信號之間的功能連接情況后，閾值化以得到動態腦功能網絡。

5.根據權利要求1或4所述一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：網絡分析與結果評估具體為，采用時域全局效率以量化腦功能網絡各通道區域間的動態連接關系；

時域全局效率定義為所有節點對在整個網絡生命周期上的時間距離的倒數的均值，公式為：

其中，G為動態網絡，M為滑動窗口的個數，即為動態網絡的生命周期；m為第m個滑動窗口的時間，為在m時刻的效率評估，公式為：

其中，N為整個網絡的節點總數，τ_ij(m)為在m時刻從節點i到節點j的時間距離。

6.根據權利要求1或4所述一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：網絡分析與結果評估具體為，采用時域局部效率以量化腦功能網絡各通道區域間的動態連接關系；

時域局部效率定義為所有節點和所有時間步長上的效率值的平均，公式為：

其中，G(i,m)是由節點i在m時刻的所有直接鄰居組成的子動態網絡，為子動態網絡G在m時刻的效率，時域局部效率指標度量了臨節點間時態信息交換的平均效率。

7.根據權利要求1或4所述一種基于動態腦功能網絡的帕金森病輔助診斷方法，其特征在于：網絡分析與結果評估具體為，采用時域緊密度中心性以量化腦功能網絡各通道區域間的動態連接關系；

時域緊密度中心性C_c(i,m)可評估動態網絡的時空特征，公式為：

τ_ij(m)為在m時刻從節點i到節點j的時間距離，N為節點個數。