[发明专利]个体化神经调控靶点的定位系统

权利要求书

1.一种个体化神经调控靶点的定位系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取被检者的靶点脑区的功能磁共振数据；

靶点脑区功能网络构建模块，用于根据所述功能磁共振数据构建靶点脑区功能连接网络，所述靶点脑区功能连接网络包括所述靶点脑区之间的第一功能连接值；

靶点脑区分割模块，用于基于所述靶点脑区功能连接网络将所述靶点脑区分割成多个子脑区；

子脑区功能网络构建模块，用于计算每个所述子脑区与其余子脑区之间的第二功能连接值，构建所述子脑区相对于全脑的子脑区功能连接网络；以及

异常定位模块，用于采用异常值检测方法计算所述被检者的每个子脑区功能连接网络的异常程度指标，比较每个所述靶点脑区的子脑区的异常程度指标，将具有最大的异常程度指标的子脑区定位为异常靶点脑区。

2.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述靶点脑区功能网络构建模块提取每个所述靶点脑区中的每个体素的时间序列，计算每两个所述靶点脑区中的任意体素的时间序列之间的皮尔森相关系数，并使用Fisher-Z变换将所述皮尔森相关系数变换成z值，将所述z值作为相关体素之间的所述第一功能连接值。

3.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述靶点脑区分割模块利用非监督机器学习算法将所述靶点脑区分割成多个子脑区。

4.如权利要求3所述的定位系统，其特征在于，所述非监督机器学习算法包括k-means聚类方法。

5.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述子脑区功能网络构建模块还用于提取每个所述子脑区中的每个体素的时间序列，计算每个靶点脑区中的每个子脑区的子脑区平均时间序列与全脑脑区中的其余脑区的平均时间序列之间的皮尔森相关系数，并使用Fisher-Z变换将所述皮尔森相关系数变换成z值，将所述z值作为所述子脑区和所述其余脑区之间的所述第二功能连接值。

6.如权利要求5所述的定位系统，其特征在于，所述全脑脑区包括根据AAL模板划分的116个脑区，所述脑区包括所述靶点脑区。

7.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述异常值检测方法包括grubbs方法，其中，将正常人的子脑区功能连接网络作为正常分布，所述异常值检测方法计算所述被检者的子脑区功能连接网络相对于所述正常分布的异常程度指标。

8.如权利要求7所述的定位系统，其特征在于，所述异常定位模块还用于计算所述被检者的每个所述子脑区相对全脑脑区中的其余脑区的异常程度指标的平均值，将所述平均值作为所述子脑区的异常程度指标。

9.如权利要求7所述的定位系统，其特征在于，所述异常定位模块还用于将每个所述靶点脑区划分为左侧和右侧，计算所述左侧的每个体素和所述右侧的每个体素之间的左右功能连接值，比较所述被检者的左右功能连接值和所述正常人的左右功能连接值。

10.如权利要求9所述的定位系统，其特征在于，所述异常定位模块还分别计算所述左侧和所述右侧的异常程度指标获得靶点脑区左右侧差异，比较所述被检者的靶点脑区左右侧差异和所述正常人的靶点脑区左右侧差异。

11.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述靶点脑区包括左右脑后联合脑区和左右脑颞顶联合脑区。

12.如权利要求1所述的定位系统，其特征在于，还包括输出模块，用于将所述异常程度指标最大的子脑区和子脑区信号最强体素配准到所述被检者的脑空间，并在所述脑空间的图像中显示所述异常程度指标最大的子脑区和子脑区信号最强体素。