[发明专利]脑部图像的分类方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种脑部图像的分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标对象的脑部区域的目标静息态功能影像信息，其中，目标静息态功能影像信息基于静息态功能磁共振成像技术得到；对目标静息态功能影像信息进行处理，得到目标对象的目标脑网络图谱，其中，目标脑网络图谱包括目标对象在至少两个预设时间点下的目标脑功能连接图像；将目标脑网络图谱对应的各张目标脑功能连接图像输入至预先训练完成的脑部图谱分类模型中，得到目标对象属于各个预设类别的预测概率，其中，脑部图谱分类模型基于样本脑网络图谱以及与样本目标脑网络图谱对应的分类标签训练得到。本发明实施例的技术方案，能够准确预测脑部图像的分类。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种脑部图像的分类方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着当代社会生活节奏的日益加快，各种脑疾病的发病率逐年不断攀升，其中，阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease，AD)作为一种最常见的、渐进性的、不可逆的老年神经系统疾病，其对当前社会的影响也日益加深。轻度认知功能障碍(Mild cognitiveimpairment，MCI)是介于正常老化和轻度AD之间的认知缺损状态，属于过渡阶段，以记忆力损害为主要的特征或伴有其他的认知功能损害，但尚未影响其社会职能，日常生活能力不受影响，因此，对MCI患者进行早期识别，对于提高患者生活质量、降低老年痴呆的发生率以及缓解家庭和社会压力具有重要的意义。

目前，脑部区域的影像信息具有样本量相对少、维度高、异质性大以及易受多种因素干扰而信噪比相对较低等特点，从而导致绝大部分研究仅采用了小样本数据，其实验结果难以得到验证和推广。

发明内容

本发明实施例提供了一种脑部图像的分类方法、装置、电子设备及存储介质，以实现脑部图像的分类预测。

第一方面，本发明实施例提供了一种脑部图像的分类方法，该方法包括：

获取目标对象的脑部区域的目标静息态功能影像信息，其中，目标静息态功能影像信息基于静息态功能磁共振成像技术得到；

对目标静息态功能影像信息进行处理，得到目标对象的目标脑网络图谱，其中，目标脑网络图谱包括目标对象在至少两个预设时间点下的目标脑功能连接图像；

将目标脑网络图谱对应的各张目标脑功能连接图像输入至预先训练完成的脑部图谱分类模型中，得到目标对象属于各个预设类别的预测概率，其中，脑部图谱分类模型基于样本脑网络图谱以及与样本目标脑网络图谱对应的分类标签训练得到。

第二方面，本发明实施例还提供了一种脑部图像的分类装置，该装置包括：

影像信息获取模块，用于获取目标对象的脑部区域的目标静息态功能影像信息，其中，目标静息态功能影像信息基于静息态功能磁共振成像技术得到；

影像信息处理模块，用于对目标静息态功能影像信息进行处理，得到目标对象的目标脑网络图谱，其中，目标脑网络图谱包括目标对象在至少两个预设时间点下的目标脑功能连接图像；

图像输入模块，用于将目标脑网络图谱对应的各张目标脑功能连接图像输入至预先训练完成的脑部图谱分类模型中，得到目标对象属于各个预设类别的预测概率，其中，脑部图谱分类模型基于样本脑网络图谱以及与样本目标脑网络图谱对应的分类标签训练得到。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的脑部图像的分类方法。