[发明专利]一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法

说明书

本发明提出了一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法。该方法首先以DTI结构连接作为约束，并将其融合到fMRI脑功能网络构建过程中，构建多模态超连接网络模型；然后，根据超网特性提取点度、边度、合度作为原始特征集合，并使用多任务特征选择方法(semi‑M2TFS)对原始特征集合进行最优特征子集筛选，得到表征帕金森患者与正常人最大差异程度的特征子集；最后，根据上述最优特征子集训练多核支持向量机模式分类器，并将其用于帕金森患者分类诊断。与现有单模态超连接网络建模方法相比，本发明所构建多模态超连接网络能更加真实反映大脑功能连接机理，在分类识别的准确度方面表现更加优异，对辅助帕金森临床诊断和自动识别具有重要意义。

技术领域

本发明提供一种基于扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)和功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)的多模态脑网络建模方法，涉及模式分类与机器学习，属于信号处理与模式识别技术领域。

背景技术

帕金森(Parkinson’s disease,PD)是一种常见的神经系统退行性疾病，临床表现为运动迟缓、静止性震颤、肌强直、步态姿势异常、嗅觉减退、抑郁等症状，其发病原因及机制迄今不明。目前帕金森临床诊断主要依靠体格检查、病史及患者临床表现进行确诊。但大多数患者确诊时，已处于中晚期，使得多数帕金森患者错失了最佳治疗时期。因此，发展帕金森早期诊断技术，寻找帕金森生物学标记是目前亟待解决的问题。

近年来神经影像技术的发展(如DTI、fMRI等)及复杂网络分析方法的引入，为研究帕金森等神经退行疾病致病机理及脑结构及功能连接网络提供了有效的方法。扩散张量成像通过测量脑组织内水分子弥散特性的变化，评价脑白质纤维的完整性和连续性，使无创性、非侵入性研究脑白质纤维成为可能。研究表明基于DTI结构性脑网络可以更直观地显示各脑区之间的纤维连接情况。如，石峰等(石峰,et al.扩散张量成像在帕金森病认知障碍中的量化研究.磁共振成像6.5(2015):326-332.)通过对30例PD患者和30例正常对照(Normal Control,NC)研究发现PD患者黑质-纹状体环路神经元存在着广泛性损伤。Yoshikawa等(Yoshikawa,K.,et al.Early pathological changes in theparkinsonian brain demonstrated by diffusion tensor MRI.Journal ofNeurology,Neurosurgery&Psychiatry 75.3(2004):481-484.)通过对12例PD患者和10名正常对照进一步研究发现，PD患者黑质纹状体纤维的各向异性分数显著降低，并且这种降低在早期的患者中已经出现。血氧水平依赖性(Blood Oxygenation Level Dependent,BOLD)功能磁共振成像通过监测血氧含量信号的变化情况进而推测大脑神经活动，因其兼具较高的时间分辨率和空间分辨率，在探索人脑及其交互模式方面得到了广泛应用。研究表明，基于fMRI的功能连接脑网络模型能够很好描述神经系统疾病连接异常及连接中断现象。如陈俊等(陈俊,et al.功能磁共振成像评价帕金森患者静息状态下脑功能连接.中国医学影像技术6(2009):989-992.)通过对14例PD患者和14例正常对照研究分析发现，PD患者静息态功能性脑网络连接存在异常，表现为皮质-纹状体环路的某些脑区功能连接降低，以及基底神经节并行回路的某些脑区功能连接增强。Seibert等(Seibert,Tyler M.,etal.Interregional correlations in Parkinson disease and Parkinson-relateddementia with resting functional MR imaging.Radiology 263.1(2012):226-234.)通过对PD患者结构及功能连接网络分析发现，与正常对照相比，帕金森痴呆患者双侧前额叶皮质纹状体种子兴趣区与其他兴趣区血氧水平依赖性时间序列间的相关系数减小。