[发明专利]多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法

说明书

本发明公开了多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法，包括分别采集被试者在静息态和任务态时的近红外血氧数据，以及头部与颈部区域的红外热像；然后对近红外血氧数据进行数据预处理和特征提取，再进行归一化和主成分分析PAC特征降维后，输入至功能性近红外血氧数据异常检测模型检测，输出血氧分类结果；将红外热像输入至红外热像异常检测模型输出红外热像分类结果；最终汇总血氧分类结果和红外热像分类结果。本发明利用功能性近红外光谱和红外热像检查的无创、非侵入式、适用人群广的特点，快速准确地达到近红外血氧数据异常和红外热像中异常部位分类的目的，结合两种检测手段可以使检测结果更加全面、可靠、有说服力。

技术领域

本发明涉及近红外光谱识别和图像识别技术领域，具体是多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法。

背景技术

注意力缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder，ADHD)是一种脑功能轻微失调综合症，俗称多动症，是儿童期常见的神经行为障碍。主要表现为普遍的注意力不集中和过度的冲动、多动行为。它对多个领域的功能产生伤害，且这种伤害可能持续至成年期。有调查研究显示，ADHD全世界患病率在儿童中约为5.9％到7.1％，在成人中约为1.2％到7.3％。国内儿童ADHD的总患病率为5.5％，其中男孩患病率高于女孩。ADHD具有注意力障碍和冲动多动两种表现形式，也可能同时出现。目前对于注意力缺陷多动障碍的检测大多基于患者主诉及病史，问卷评估等方式，由医生综合诊断得出结论，主观性较强，判断准确性较低。

功能性近红外光谱技术是一种研究脑部血液动力学反应的新型工具，可以检测由大脑神经元活动引起的局部组织血氧参数变化，实时反映大脑皮层血液动力学状态。利用功能性近红外光谱并结合红外热像，具有可量化评估的相关生理指标，可以满足临床快速检测的要求，平均检测成本较低，并且通过机器学习和深度学习模型来进行辅助判断，可以极大提高检测效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法，用以快速获取注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者的功能性近红外光谱和红外热像图像中的分类结果。

为了解决上述技术问题，本发明提供多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法，包括具体过程为：

步骤S1、分别采集被试者在静息态和任务态时的近红外血氧数据，以及头部与颈部区域的红外热像；

步骤S2、血氧异常检测

步骤S2.1、数据预处理

在上位机中对所述静息态和任务态时的近红外血氧数据分别进行首尾各5秒钟的裁剪去除，然后分别取裁剪后的静息态最后30秒钟和任务态最后30秒钟的近红外血氧数据拼接为一个60秒的预处理后的近红外血氧数据；

步骤S2.2、特征提取

计算所述预处理后的近红外血氧数据的皮尔逊相关系数和小波相干性系数，然后将皮尔逊相关系数和小波相干性系数拼接成1个648维的特征向量再进行归一化和主成分分析PAC特征降维；

步骤S2.3、将归一化和主成分分析PAC特征降维后的特征输入至功能性近红外血氧数据异常检测模型检测，输出血氧分类结果；

步骤S3、红外热像异常检测

在上位机中将所述红外热像缩放至分辨率大小为300*300的图像，输入至红外热像异常检测模型，输出红外热像分类结果；

步骤S4、汇总所述血氧分类结果和所述红外热像分类结果，分为四种情况在上位机中呈现：血氧分类结果和红外热像分类结果均为0；血氧分类结果和红外热像分类结果均为1；血氧分类结果为1和红外热像分类结果为0；血氧分类结果为0和红外热像分类结果为1。

作为本发明的多动症的功能性近红外光谱和红外热像的识别方法的改进：