[发明专利]个体化神经调控靶点的定位系统

说明书

本发明提供了一种个体化神经调控靶点的定位系统，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，用于根据功能磁共振数据构建靶点脑区功能连接网络；靶点脑区分割模块，用于基于靶点脑区功能连接网络将靶点脑区分割成多个子脑区；子脑区功能网络构建模块，用于计算每个子脑区与其余子脑区之间的第二功能连接值，构建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。

技术领域

本发明主要涉及医学仪器领域，尤其涉及一种基于功能磁共振数据的个体化神经调控靶点的定位系统。

背景技术

随着科技不断发展，深部脑刺激、经颅磁刺激等具有微创、可逆、可调性的现代神经调控技术，在临床精神疾病、神经疾病及康复领域获得越来越多的认可，并显示出良好前景。然而，当前的神经调控技术仍然面临着巨大的挑战。一方面，神经调控靶点的位置及刺激强度主要由医生根据临床经验主观判断，不同医生的判断结果之间甚至存在矛盾，如果选择错误将产生严重后果；另一方面，通用的治疗方案中的靶点选择、调控参数的设置等无法在所有个体患者中都达到良好的治疗效果，甚至可能导致不可预知的副作用。因此，希望能够针对个体患者客观地选择神经调控靶点，以及设置调控参数，以获得最优的干预效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种根据个体情况定位神经调控靶点的定位系统。

为解决上述技术问题，本发明提供了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。

在本发明的一实施例中，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。

在本发明的一实施例中，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。

在本发明的一实施例中，所述非监督机器学习算法包括k-means聚类方法。

在本发明的一实施例中，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。

在本发明的一实施例中，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。

在本发明的一实施例中，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。

在本发明的一实施例中，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。