申请/专利权人：深圳市人民医院

申请日：2024-02-08

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN118098582A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;A61B5/11;A61B5/00;A61B5/369;A61B5/374;G16H50/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明涉及医学数据处理技术领域，公开一种基于静息态脑电的震颤严重程度评估方法与系统，包括：根据目标人群的静息态脑电数据，为目标人群中的每个个体构建脑功能网络；基于图论理论，根据目标频段和目标导联对每个个体的脑功能网络提取全脑网络属性数据和局部脑网络属性数据；将目标人群的全脑网络属性数据和局部脑网络属性数据中的每一项与行为学指标数据进行相关性分析，筛选得到震颤严重程度评估指标数据；根据震颤严重程度评估指标数据和行为学指标数据，训练得到震颤严重程度评估模型。本发明可以安全、高效、客观地评估待测者的特发性震颤严重程度，有效辅助医生对患者进行准确的诊断，制定有效的治疗方案，提高医生的工作效率。

主权项：1.一种基于静息态脑电的震颤严重程度评估模型的构建方法，其特征在于，包括：获取目标人群的静息态脑电数据和行为学指标数据，其中，目标人群为特发性震颤患者，行为学指标数据包括以下任一项或其任意组合：特发性震颤量表数据、生活能力量表数据、执行子量表数据；根据目标人群的静息态脑电数据，为目标人群中的每个个体构建脑功能网络；基于图论理论，根据目标频段对每个个体的脑功能网络提取全脑网络属性数据，得到目标人群的全脑网络属性数据，其中，全脑网络属性数据包括以下任一项或其任意组合：第一聚类系数数据、第一特征路径长度数据、第一全局效率数据、第一局部效率数据、第一节点强度数据；基于图论理论，根据目标导联对每个个体的脑功能网络提取局部脑网络属性数据，得到目标人群的局部脑网络属性数据，其中，局部脑网络属性数据包括以下任一项或其任意组合：第二聚类系数数据、第二局部效率数据、第二节点强度数据；将目标人群的全脑网络属性数据和局部脑网络属性数据中的每一项属性数据与目标人群的行为学指标数据进行相关性分析，在目标人群的全脑网络属性数据和局部脑网络属性数据中筛选得到目标人群的震颤严重程度评估指标数据；根据目标人群的震颤严重程度评估指标数据和行为学指标数据，训练得到震颤严重程度评估模型，用于评估特发性震颤患者的震颤严重程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市人民医院 一种基于静息态脑电的震颤严重程度评估方法与系统

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