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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
申请日：2024-02-04
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229620A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;A61B5/055;A61B5/00;G06V10/52;G06V10/62;G06V10/74
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：基于功能性磁共振成像数据的状态转移概率分布特征提取方法及阿尔茨海默症识别方法，属于脑神经科学技术领域，为了解决现有的阿尔茨海默病诊断方法忽略了局部特异性和时序非平稳性，从而导致识别准确率不佳的问题。本发明首先将一个功能性磁共振成像的数据定义为多变量时间序列数据Ak，并将样本的时间序列数据中的每一个时间片映射为状态u；然后进行多尺度状态转移概率分布统计，提取到单个脑区状态转移的离散概率分布。然后通过詹森‑香农散度来衡量两个样本之间脑区状态转移概率分布的相似度，进而实现阿尔茨海默症的识别。
主权项：1.基于功能性磁共振成像数据的状态转移概率分布特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：针对功能性磁共振图像进行状态序列转换，将功能性磁共振成像图像中数据点的值从数值序列转换成状态序列：首先将一个功能性磁共振成像的数据定义为多变量时间序列数据Ak： 其中，Ak表示第k个样本；表示第k个样本的第n个时间序列数据，具体为图像数据的第k个脑区在第n个时间点的血氧浓度水平： 其中，t表示时间序列内某个时间片的值，表示第k个样本的第n个时间序列内的第m个时间片的值；每个时间序列共M个时间片，M为时间片的总数；根据动态阈值将每一个时间片映射为状态u： U＝{u1，u2，…，ue，…，uE}式中，U表示状态空间，u1至uE表示不同的状态；表示映射函数；至表示动态阈值，η1至ηs为动态阈值对应的超参数；然后进行多尺度状态转移概率分布统计：根据下述公示计算多变量序列状态转移概率矩阵：pk＝{pki,e,f|ue，uf∈U,i∈{1,2,…,N}} 其中，pki，e，f表示转移概率，i表示时间序列，e、f为状态标记，ue、uf表示状态集合U中的第e个状态和第f个状态，为第k个样本第i个序列中第m个时间片经过映射之后的状态标识符，实际表示逻辑与，即符号两边同时为真时，返回1；至此，提取到单个脑区状态转移的离散概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于功能性磁共振成像数据的状态转移概率分布特征提取方法及阿尔茨海默症识别方法
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