【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康评估，尤其涉及一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法及系统。
技术介绍
1、认知障碍为帕金森病最常见和最重要的非运动症状之一，其中轻度认知障碍(mci)被认为是正常认知与痴呆之间的过渡阶段，近年来，随着科技的发展，研究人员发现近80％的初发pd患者即帕金森病患者在20年内发病即出现认知障碍，严重影响患者的生活质量，因此，因此需要对帕金森患者进行认知障碍的早期预测，由此根据预测的结果在的早期阶段识别出认知障碍发生率高的患者，以便及时对其进行干预，延缓认知功能的下降。
2、现有技术中，虽然已经报道了一些pd-mci的临床和影像生物标记物，但经过研究表明，通过所述临床和影像生物标记物预测轻度认知障碍存在较低的准确率，与此同时经过不断的实践，研究人员发现与其他生物标记物相比，神经影像生物标记物是更客观的指标，可以更加全面地展示大脑结构和功能的变化，揭示一些潜在的病理生理机制，由此开始将所述神经影像生物标记物用于轻度认知障碍的诊断中，但是现有的大多数对神经影像生物标记物研究都使用反映基线大脑灰质改变神经成像指标如颞叶、顶叶、枕叶、海马体积等预测pd-mci，但是由于上述指标均具有易干扰性，即当大脑发生任何改变时，所述颞叶、顶叶、枕叶、海马体积等均会发生较大的改变，而上述指标的改变对pd-mci的预测产生了较大的影响，常常导致预测的准确率出现较大的误差。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法及系统，
2、为了实现上述目的，本专利技术公开了一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，包括：
3、对待预测的帕金森患者进行临床评估，获得所述帕金森患者对应的临床评估变量；
4、获取所述帕金森患者脑部对应的初始弥散张量图像，并对所述初始弥散张量图像进行图像处理，获得弥散张量图像；
5、根据预设的偏转角度及体素阈值，通过预设的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行全脑纤维束的构建，获得所述弥散张量图像对应的若干条纤维束；
6、根据预设的节点和边对所述若干条纤维束进行追踪，生成所述弥散张量图像对应的脑白质结构连接变量；其中，所述脑白质结构连接变量包括两两脑区之间的平均纤维长度、纤维数目及平均分数各向异性；
7、根据所述临床评估变量与所述脑白质结构连接变量，通过预设的预测模型对所述帕金森患者进行轻度认知障碍发展的预测结果。
8、本专利技术公开了一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，首先对待预测的帕金森患者进行临床评估，以使根据所述临床评估对所述帕金森患者的外在表达进行初步的评估，根据所述外在表达形式的初步评估，获得所述帕金森患者的临床评估向量，接着获取所述帕金森患者的弥散张量图像，以使获取更精准的用于轻度认知障碍发展预测的神经影像，其中，为了提高神经影像的精确度，对所述神经影像进行预处理，接着，根据预设的偏转角度及体素阈值，通过预设的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行全脑纤维束的构建，以使获取精确表达所述帕金森患者脑部整体的若干条纤维束，根据所述若干条纤维束建立代表所述帕金森患者脑部的脑白质结构连接指标，以使结合表现所述患者外在表达的临床评估变量及更稳定的表现所述脑部结构变化的脑白质结构连接指标对所述患者进行预测，提高预测的精准度。
9、作为优选例子，在所述对待预测的帕金森患者进行临床评估，获得所述帕金森患者对应的临床评估变量，包括：
10、采集所述帕金森患者对应的人口学变量；其中，所述人口学变量包括所述帕金森患者对应的年龄、性别、受教育年限、发病年龄、确诊时间及帕金森病家族史；
11、对所述帕金森患者的运动症状进行评估，获得所述帕金森患者对应的运动症状变量；其中，所述运动症状变量包括hoehn&yahr分期、统一帕金森病评定量表评分、僵直评分、震颤评分、震颤主导/姿势不稳定障碍分类和日常生活活动评分；
12、对所述帕金森患者进行认知评估，获得所述帕金森患者对应的认知变量；其中，所述认知变量包括蒙特利尔认知评估评分、benton直线定向判断评分、霍普金斯语言学习测验评分、字母数字排序测试评分、符号数字模式测试评分及语义流利性测验评分；
13、获取所述帕金森患者对应的非运动症状变量；其中，所述非运动症状变量包括老年抑郁量评分、焦虑量评分、自主神经量评分、嗜睡量评分、睡眠行为障碍评分及宾夕法尼亚大学气味识别测验评分。
14、本专利技术基于轻度认知障碍的直观表现方式为人体行为的异常，因此通过对所述帕金森患者进行多角度全方位的临床评估，获取所述帕金森患者当前外在的表现方式即临床评估变量，根据所述临床评估变量对所述帕金森患者进行初步的外在表达方式的评估，为提高后续预测的准确度提供帮助。
15、作为优选例子，在所述获取所述帕金森患者脑部对应的初始弥散张量图像，并对所述初始弥散张量图像进行图像处理，包括：
16、根据预设的磁化制备的快速梯度回波序列、重复时间、回拨时间、体素值及翻转角度对所述帕金森患者的脑部进行磁共振扫描，获得所述脑部对应的3dt1加权图像；
17、根据回波平面成像序列、重复时间、回波时间、体素值及翻转角度对所述帕金森患者的脑部进行磁共振扫描，获得所述脑部对应的初始弥散张量图像；
18、对所述初始弥散张量图像进行头部运动和涡流失真的校正及非脑组织的去除，获得所述弥散张量图像。
19、本专利技术基于神经影响更能精确的表现大脑结构和功能的表现，因此采用磁共振扫描获得所述帕金森患者的脑部图像，紧接着为了提高后续脑部图像特征提取的效率，根据回波平面成像处理，将用户对应的脑部图像配准到标准空间，降低数据的处理难度，获得所述弥散张量图像。
20、作为优选例子，在所述通过预设的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行全脑纤维束的构建，获得所述弥散张量图像对应的若干条纤维束，包括：
21、根据预设的偏转角度及体素阈值，通过预设的基于连续追踪的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行纤维追踪，生成若干条追踪路径；
22、计算所述若干条追踪路径对应的路径密度及路径偏转角度，当所述路径密度小于所述体素阈值或所述路径偏转角度小于所述偏转角度时，停止所述基于连续追踪的纤维分配算法对所述弥散张量图像的纤维追踪；
23、连接所述若干条追踪路径，获得所述弥散张量图像对应的若干条纤维束。
24、本专利技术基于脑白质结构连接对于维护远程脑区的完整性和功能的至关重要性，因此选取脑白质结构连接预测轻度认知障碍的发展，为了获取脑部中的结构连接，基于纤维束成像能够准确无误地描绘出大脑白质纤维通路，因此本专利技术通过预设的基于连续追踪的纤维分配算法生成所述脑部对应的若干个纤维束，提高后期脑白质结构连接获取的精准度。
25、作为优选例子，在所述根据预设的节点和边对所述若干条纤维束进行追本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述对待预测的帕金森患者进行临床评估，获得所述帕金森患者对应的临床评估变量，包括：
3.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述获取所述帕金森患者脑部对应的初始弥散张量图像，并对所述初始弥散张量图像进行图像处理，包括：
4.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述通过预设的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行全脑纤维束的构建，获得所述弥散张量图像对应的若干条纤维束，包括：
5.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述根据预设的节点和边对所述若干条纤维束进行追踪，生成所述弥散张量图像对应的脑白质结构连接变量，包括：
6.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程，包括：
7.一种用于帕金森病的轻度认知障碍
8.如权利要求7所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测系统，其特征在于，所述图像处理模块包括图像扫描单元及图像校正单元；
9.如权利要求7所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测系统，其特征在于，所述纤维构建模块包括路径追踪单元及纤维构建单元；
10.如权利要求7所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测系统，其特征在于，所述纤维追踪模块包括定义单元及追踪单元；
...【技术特征摘要】
1.一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述对待预测的帕金森患者进行临床评估，获得所述帕金森患者对应的临床评估变量，包括：
3.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述获取所述帕金森患者脑部对应的初始弥散张量图像，并对所述初始弥散张量图像进行图像处理，包括：
4.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述通过预设的纤维分配算法对所述弥散张量图像进行全脑纤维束的构建，获得所述弥散张量图像对应的若干条纤维束，包括：
5.如权利要求1所述的一种用于帕金森病的轻度认知障碍发展预测方法，其特征在于，所述根据预设的节点和边对所述若干条...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏新华，黄晓妃，余绍德，韩晓蕊，陈阿梅，阮秀杭，王招秀，邝展域，
申请(专利权)人：广州市第一人民医院广州消化疾病中心，广州医科大学附属市一人民医院，华南理工大学附属第二医院，
类型：发明
国别省市：
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