CN107967943A - 一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，包括，数据采集模块，具体如下，第一步骤，对大规模正常儿童和多动症儿童，采集他们的全脑静息态功能核磁共振影像数据；数据分析模块：具体如下，第二步骤，对这些影像数据按照SPM8工具箱进行标准化的信号分析处理流程，第三步骤，对116个脑区的影像时间序列分别进行频谱分析；第四步骤，按照标准的前向神经网络结构设计技术获得模式分类器；第五步骤，利用测试样本集对获得的116个模式分类器的分类正确率进行排序；数据判断模块：具体如下，第六步骤，对需要评估患多动症风险的高低的被测者；第七步骤，对第六步骤获得数据分别输入对应的模式分类器将获得对应的分类结果。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，属于医学技术领域。
背景技术
儿童多动症(简称多动症)，又称注意缺陷多动障碍(ADHD)。是一种常见的儿童行为异常问题。这类患儿的智力正常或接近正常，但学习、行为及情绪方面有缺陷，主要表现为与年龄和发育水平不相称的注意力不易集中、注意广度缩小、注意时间短暂，不分场合的活动过多、情绪易冲动等，并常伴有认知障碍和学习困难。该症于学前起病，呈慢性过程。该症不仅影响儿童的学校、家庭和校外生活，而且容易导致儿童持久的学习困难、行为问题和自尊心低，此类患儿在家庭及学校均难与人相处。如不能得到及时治疗，部分患儿成年后仍有症状，明显影响患者学业、身心健康以及成年后的家庭生活和社交能力。国内外调查发现该症患病率3％～10％，男女比为4～9：1，早产儿童患此病较多。
对导致ADHD病因中的环境因素进行早期的产前识别、必要的实验室检查，然后进行预防和治疗。对幼儿园和小学儿童进行ADHD的早期筛查，在社区和学校队重点人群加强ADHD相关知识的宣传和培训工作，提高家长、老师、基层保健医生对ADHD症状的早期识别水平，及早让患者诊治，提高ADHD的早期识别水平和诊治水平，减少疾病对自身、家庭和社会的危害。
本发明所提供的基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统建立在频率分析和模式识别理论基础之上，能够在静息状态下获取易于患多动症风险识别的功能核磁共振图像的特征(即低频和高频能量)，并利用模式识别技术最终实现儿童患多动症的风险评估，辅助医疗工作者完成儿童多动症的初步诊断。
发明内容
本发明提供一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，辅助医疗工作者完成儿童多动症的初步诊断。
具体地，为了实现上述目的，本发明公开了一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，所述系统包括以下模块：
数据采集模块：其具体操作如下，第一步骤，对大规模正常儿童和多动症儿童，分别采集他们的全脑静息态功能核磁共振影像数据；
数据分析模块：具体操作如下，第二步骤，对正常儿童和多动症儿童这两类人群的全脑静息态功能核磁共振影像数据按照SPM8工具箱进行标准化的信号分析处理流程，获得116个脑区的影像时间序列；
第三步骤，对116个脑区的影像时间序列分别进行频谱分析，提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量，这样就获得了用于儿童多动症诊断的两大特征参数，并进而获得每个脑区的训练数据样本集和测试样本集；
第四步骤，对正常儿童和多动症儿童每个脑区的训练数据样本集和测试样本集按照标准的前向神经网络结构设计技术获得模式分类器，这样就获得了116个模式分类器；
第五步骤，利用测试样本集对第四步骤获得的116个模式分类器的分类正确率进行排序，获得了排名前七的模式分类器及其对应脑区；
数据判断模块：具体操作如下，第六步骤，对需要评估患多动症风险的高低的被测者，首先需要采集其全脑静息态功能核磁共振影像数据，接着按照SPM8工具箱进行标准化的信号处理流程从而获得116个脑区的影像时间序列，然后对第五步骤所获得的七个脑区的影像时间序列提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量；
第七步骤，对第六步骤获得数据分别输入到获得的七个模式分类器将获得对应的分类结果(即0代表正常，1代表患多动症的风险高)，最后对七个模式分类器的结果进行相加得到患多动症的风险评估结果；若结果大于4，则诊断结果为患多动症的风险高，否则诊断结果为患多动症的风险低。
进一步的，所述第三步骤中训练数据样本集和测试样本集的输入向量由0-0.01Hz频段的能量和0.08-0.2Hz频段的能量这两个变量构成，输出结果为{0，1}数据，其中0代表正常儿童的数据，1代表多动症儿童的数据。
进一步的，所述第四步骤中模式分类器采用了标准化的前向神经网络结构设计算法，确定隐层神经元数量、输入层权值与阀值、隐层权值与阀值、输出层权值与阀值等结构信息。
进一步的，所述模式分类器的隐层激励函数是Sigmoid函数输出层激活函数为线性函数f(x)＝x；这样模式分类器的函数映射关系可以表示为：out＝W2*f(W1*in+B1)+B2，其中out为模式分类器的函数映射关系的输出、in为模式分类器的函数映射关系的输入、W1为隐层权值、W2为输出层权值、B1为隐层阀值、B2为输出层阀值。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：本发明建立在频率分析和模式识别理论基础之上，利用多动症儿童患者的功能核磁共振影像数据在0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段能量存在的异常特性，建立了适合多动症儿童识别的频率特征参数和模式分类器，与现行主要依靠问卷或者行为观察的方法相比，可以提供更加客观的影像指标，辅助医疗工作者完成儿童多动症的初步诊断。
附图说明
图1为本发明中实现步骤的流程图；
图2为本发明中脑区影像时间序列的频率特征参数提取流程图；
图3为本发明中模式分类器的训练结构框图。
图4为本发明中模式分类器的应用流程图。
图5为本发明中多动症风险评估结果的流程图。
具体实施方式
以下参照附图对本发明所提出的技术方案做进一步详细的说明。如图1所示，本发明提供的一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，包括：
所述系统包括以下模块：
数据采集模块：其具体操作如下，第一步骤S1，对大规模正常儿童和多动症儿童，分别采集他们的全脑静息态功能核磁共振影像数据；
数据分析模块：具体操作如下，第二步骤S2，对正常儿童和多动症儿童这两类人群的全脑静息态功能核磁共振影像数据按照SPM8工具箱进行标准化的信号分析处理流程，获得116个脑区的影像时间序列；
第三步骤S3，对116个脑区的影像时间序列分别进行频谱分析，提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量，这样就获得了用于儿童多动症诊断的两大特征参数，并进而获得每个脑区的训练数据样本集和测试样本集；
第四步骤S4，对正常儿童和多动症儿童每个脑区的训练数据样本集和测试样本集按照标准的前向神经网络结构设计技术获得模式分类器，这样就获得了116个模式分类器；
第五步骤S5，利用测试样本集对第四步骤获得的116个模式分类器的分类正确率进行排序，获得了排名前七的模式分类器及其对应脑区；
数据判断模块：具体操作如下，第六步骤S6，对需要评估患多动症风险的高低的被测者，首先需要采集其全脑静息态功能核磁共振影像数据，接着按照SPM8工具箱进行标准化的信号处理流程从而获得116个脑区的影像时间序列，然后对第五步骤所获得的七个脑区的影像时间序列提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量；
第七步骤S7，对第六步骤获得数据分别输入到获得的七个模式分类器将获得对应的分类结果,即0代表正常，1代表患多动症的风险高，最后对七个模式分类器的结果进行相加得到患多动症的风险评估结果；若结果大于4，则诊断结果为患多动症的风险高，否则诊断结果为患多动症的风险低。
所述第三步骤S2中训练数据样本集和测试样本集的输入向量由0-0.01Hz频段的能量和0.08-0.2Hz频段的能量这两个变量构成，输出结果为{0，1}数据，其中0代表正常儿童的数据，1代表多动症儿童的数据。
所述第四步骤S4中模式分类器采用了标准化的前向神经网络结构设计算法，确定隐层神经元数量、输入层权值与阀值、隐层权值与阀值、输出层权值与阀值等结构信息。
所述模式分类器的隐层激励函数是Sigmoid函数输出层激活函数为线性函数f(x)＝x；这样模式分类器的函数映射关系可以表示为：out＝W2*f(W1*in+B1)+B2，其中out为模式分类器的函数映射关系的输出、in为模式分类器的函数映射关系的输入、W1为隐层权值、W2为输出层权值、B1为隐层阀值、B2为输出层阀值。
根据以上所述，便可实现本发明。
以上显示和描述了本发明的基本原理,主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (4)
1.一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，其特征在于：所述系统包括以下模块：
数据采集模块：具体操作如下，第一步骤，对大规模正常儿童和多动症儿童，分别采集他们的全脑静息态功能核磁共振影像数据；
数据分析模块：具体操作如下，第二步骤，对正常儿童和多动症儿童这两类人群的全脑静息态功能核磁共振影像数据按照SPM8工具箱进行标准化的信号分析处理流程，获得116个脑区的影像时间序列；
第三步骤，对116个脑区的影像时间序列分别进行频谱分析，提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量，这样就获得了用于儿童多动症诊断的两大特征参数，并进而获得每个脑区的训练数据样本集和测试样本集；
第四步骤，对正常儿童和多动症儿童每个脑区的训练数据样本集和测试样本集按照标准的前向神经网络结构设计技术获得模式分类器，这样就获得了116个模式分类器；
第五步骤，利用测试样本集对第四步骤获得的116个模式分类器的分类正确率进行排序，获得了排名前七的模式分类器及其对应脑区；
数据判断模块：具体操作如下，第六步骤，对需要评估患多动症风险的高低的被测者，首先需要采集其全脑静息态功能核磁共振影像数据，接着按照SPM8工具箱进行标准化的信号处理流程从而获得116个脑区的影像时间序列，然后对第五步骤所获得的七个脑区的影像时间序列提取0-0.01Hz和0.08-0.2Hz这两个频段的能量；
第七步骤，对第六步骤获得数据分别输入到获得的七个模式分类器将获得对应的分类结果,即0代表正常，1代表患多动症的风险高，最后对七个模式分类器的结果进行相加得到患多动症的风险评估结果；若结果大于4，则诊断结果为患多动症的风险高，否则诊断结果为患多动症的风险低。
2.根据权利要求1所述一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，其特征在于：数据分析模块的所述三步骤中训练数据样本集和测试样本集的输入向量由0-0.01Hz频段的能量和0.08-0.2Hz频段的能量这两个变量构成，输出结果为{0，1}数据，其中0代表正常儿童的数据，1代表多动症儿童的数据。
3.根据权利要求1所述一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，其特征在于：数据分析模块的所述第四步骤中模式分类器采用了标准化的前向神经网络结构设计算法，确定隐层神经元数量、输入层权值与阀值、隐层权值与阀值、输出层权值与阀值等结构信息。
4.根据权利要求3所述一种基于功能核磁共振图像的儿童多动症分析系统，其特征在于：所述模式分类器的隐层激励函数是Sigmoid函数输出层激活函数为线性函数f(x)＝x；这样模式分类器的函数映射关系可以表示为：out＝W2*f(W1*in+B1)+B2，其中out为模式分类器的函数映射关系的输出、in为模式分类器的函数映射关系的输入、W1为隐层权值、W2为输出层权值、B1为隐层阀值、B2为输出层阀值。
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