[发明专利]一种针对青少年孤独症的大脑结构网络模型分析方法

说明书

本发明公开一种针对青少年孤独症的大脑结构网络模型分析方法，包括：大脑结构网络模型构建：通过对大脑结构像原始数据预处理、脑区分割、大脑结构网络节点与边的定义以及二值化处理，构建大脑结构网络模型；置换检验：检验孤独症患者组和正常对照组被试样本的有效性；大脑结构网络模型分析：对孤独症患者组和正常对照组的大脑结构网络模型进行复杂网络属性对比分析。本发明利用各脑区的结构像灰质体积构建大脑结构网络模型，通过对孤独症患者组和正常对照组大脑结构网络模型的复杂网络属性对比分析更加全面准确地对孤独症患者的大脑结构网络进行分析研究，为孤独症、网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康领域提供了研究方向。

技术领域

本发明属于医学图像处理与分析、孤独症、网络成瘾、吸烟成瘾、网络游戏成瘾及认知等健康技术领域，尤其涉及一种针对青少年孤独症的大脑结构网络模型分析方法。

背景技术

青少年孤独症是在儿童群体中常见的广泛发育障碍的代表性疾病之一。从目前的统计数据来看，孤独症的患病率大约为万分之三左右，其中男孩发病率远高于女孩，约为3.5倍。

孤独症严重干扰患儿的大脑智力发育和心理正常发育，如不及时加以治疗，患儿将会出现社会交往障碍、与人交流障碍、兴趣狭窄等症状，对患儿的家庭也是一种煎熬。另外，患儿还有并发其他精神类疾病的风险，如约3/4的患儿会存在精神发育迟滞的症状，有1/4～1/3的患儿会同时患有癫痫，部分患儿一方面智力低下，另一方面却在音乐、机械记忆等方面有超常表现。因此，有理由怀疑孤独症患儿的大脑网络相较于正常人出现了异常发展。

近半个世纪以来，伴随着核磁共振等大脑成像技术的发展，人类从未如此直观地观察活体大脑——这个已知生命体中最复杂的系统。若能借助这些成像技术，更精确地对孤独症患儿进行早期诊断，将非常有意义，是一件造福全人类的大事。

2006年，Dapretto M分析了孤独症患者大脑的镜像神经元异常，发现孤独症儿童在额下回没有镜像神经元活动，且该区域的神经元活动强度与患儿的社交障碍的严重程度呈负相关；2011年，Ozonoff S等计算了孤独症在患儿的兄弟姐妹中复发风险的估计值，并发现男性受试者的复发风险几乎增加了三倍，而如果男性受试者有一个年龄较大的患病的哥哥或者姐姐，则其患病风险又增加了两倍；2015年，乔基于功能磁共振成像技术构建了孤独症患者在静息态下的全脑功能连接，发现其相比于正常人存在功能连接异常，然而在分析研究孤独症患者大脑中的异常位置时，采用单个节点度值的大小作为依据，只观察了度值相对较大的节点，并没有进一步研究各节点之间的关系，忽略了整体的内部关联，无法全面、精准地对孤独症进行研究；2018年，李等提出光学脑成像技术更适合孤独症儿童大脑图像采集，并使用近红外光谱技术(NIRS)和漫反射相关光谱技术(DCS)，分别测量皮层的血氧代谢和血流活动，并将这些信息送入机器学习模型进行预测，然而近红外光谱技术(NIRS)存在检测深度有限的弱点，成像主要集中在表面皮层区域，同时，由于受光散射效应的影响，成像的空间分辨率相对较低，一般在毫米到厘米的范围，无法对脑结构进行深入、准确地研究。目前还没有一种方法能够准确地分析孤独症患者的大脑结构网络与正常人的差异，对青少年孤独症的分析研究造成极大阻碍。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对青少年孤独症的大脑结构网络模型分析方法，以解决上述现有技术存在的问题，提供一种针对青少年孤独症的更加全面、深入、精准的分析方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种针对青少年孤独症的大脑结构网络模型分析方法，包括以下步骤：

S1、大脑结构网络模型构建：用于获取孤独症患者组和正常对照组的大脑结构网络模型，具体包括：

S1-1、获取大脑结构图像原始数据，使用DPARSF软件进行预处理，得到大脑灰质图像；

S1-2、使用AAL90模板将大脑灰质图像按脑区分割成90个部分；