【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像工程，特别涉及一种解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统。
技术介绍
1、大脑的衰老过程伴随着复杂的生物学、神经解剖学和功能变化，但目前尚未深入探索。性别作为影响大脑衰老过程的最内在因素之一，受到了研究人员的广泛关注。性别在神经科学研究中的影响逐渐引起了重视，从图像、统计和临床数据中已发现一些有价值的发现。不同性别在某些精神障碍患病率方面存在显著差异，如阿尔茨海默病和重性抑郁症在女性中更高，而自闭症谱系障碍在男性中更高。这些发现强调了性别对大脑理解的重要性。
2、先前研究表明，人类性别之间的大脑功能差异可能解释了某些精神障碍的不同患病率。甚至在健康受试者中，基于大脑功能连接特征，男性和女性的大脑可以有效分类。静息态功能性磁共振成像(rs-fmri)作为一种非侵入性的神经影像技术，提供了丰富的功能和动态特征，近年来成为研究人脑发展和衰老机制的主要工具。
3、rs-fmri数据主要的分析指标是功能连接(fc)，但根据不同定义或假设，fc的范围可能很广。先前的研究多使用pearson相关系数(pcc)来衡量fc，即对两个脑区域或子网络之间的平均时间序列进行pcc分析。基于整个时间序列的pcc或通过滑动窗口策略计算的pcc，可以在静态或动态情况下展示脑区域和子网络之间的复杂关系。另一种定义fc的方式是因果影响，它可以用来研究一个脑区域对另一个脑区域的定向影响流。动态fc通常是静态fc的有效补充，因为研究表明，即使在整个扫描会话中，fc也可能发生显著变化。
4、现有技术中格
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种用于探索性别依赖性功能性大脑衰老过程的系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：包括：
3、数据库，用于提供静息态功能性磁共振成像数据作为分析样本；
4、数据处理软件，与数据库通信连接，用于对数据库内的静息态功能性磁共振成像数据进行预处理；
5、分量级长短时记忆网络，用于为每个脑区域构建基于ngc的功能连接矩阵，该矩阵通过选择granger因果建模和组套索惩罚实现稀疏性，并在脑区域尺度和子网络尺度上定义因果影响流，之后应用错误发现率校正来控制多重比较下的误差，设置配对比较的阈值，然后使用置换检验或t检验来进行组间分析，并在不同脑网络尺度上比较组间ngc相互作用的差异性，以通过静态和动态分析验证结果的一致性和可靠性。
6、作为本专利技术的进一步改进，所述数据处理软件预处理数据的具体方式如下：首先将功能运行的初始50个体积排除，其余体积经过切片时间校正、头动校正，并对t1加权mris和静息态功能性磁共振成像进行共配准，然后将静息态功能性磁共振成像标准化到montreal neurological institute空间，并重新采样为3×3×3mm，最后，对mni转换后的图像进行平滑和带通滤波，完成数据预处理。
7、作为本专利技术的进一步改进，所述数据处理软件在完成数据预处理以后，将所有的静息态功能性磁共振成像分割成160个兴趣区域，通过将这些图像注册到dosenbach的160脑部图谱，构建区域尺度的时间序列矩阵。
8、作为本专利技术的进一步改进，所述分量级长短时记忆网络选择granger因果建模和组套索惩罚实现稀疏性的具体方式如下：
9、判定输入时间系列i对输出时间序列j的granger非因果性的充分条件是矩阵w1的第th列的所有元素为零，之后通过在整个矩阵w1的列i之间选择granger因果分析，采用组套索惩罚来实现：
10、
11、其中，w1代表了神经网络的第一层权重矩阵，t代表时间序列，对于足够大的λ，矩阵w1的许多列将为零，导致一组稀疏的granger因果连接。
12、作为本专利技术的进一步改进，所述分量级长短时记忆网络脑区域尺度和子网络尺度上定义因果影响流的具体方式如下：
13、通过将每个完整的扫描会话分成六个连续的非重叠子会话，以保留组间分析的显著性并方便后续复现，之后利用主机结合pytorch神经网络库构建基于ngc的fc分析框架，该分析框架的学习率设为1×10-3，最大迭代步数设为10,000。
14、本专利技术的有益效果，通过对来自不同年龄组的健康受试者的静息态功能性磁共振成像(rs-fmri)数据进行全面的静态和动态分析，证实多尺度ngc相互作用是一种可靠的衡量大脑衰老的方法。本专利技术通过在不同尺度上进行组间分析，揭示了大脑衰老过程中广泛且显著减少的ngc相互作用。然而，性别间存在衰老轨迹的异质性，男性在多尺度上表现出比女性更强的ngc相互作用，特定子网络在男性中的稳定性也显著高于女性。本专利技术还发现，ngc强度与群体认知测试结果具有一致性。未来的研究需要进一步验证和解释这些多尺度ngc相互作用的生物学意义。
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1.一种解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：所述数据处理软件预处理数据的具体方式如下：首先将功能运行的初始50个体积排除，其余体积经过切片时间校正、头动校正，并对T1加权MRIs和静息态功能性磁共振成像进行共配准，然后将静息态功能性磁共振成像标准化到MontrealNeurological Institute空间，并重新采样为3×3×3mm，最后，对MNI转换后的图像进行平滑和带通滤波，完成数据预处理。
3.根据权利要求2所述的解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：所述数据处理软件在完成数据预处理以后，将所有的静息态功能性磁共振成像分割成160个兴趣区域，通过将这些图像注册到Dosenbach的160脑部图谱，构建区域尺度的时间序列矩阵。
4.根据权利要求3所述的解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：所述分量级长短时记忆网络选择Granger因果建模和组套索惩罚实现稀疏性的具体方式如下：
5.根据权利要求4所述的解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：所述分量级长短时记忆网络脑区域尺度和子网络尺度上定义因果影响流的具体方式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的解析性别相关的人脑非线性因果老化机制的分析系统，其特征在于：所述数据处理软件预处理数据的具体方式如下：首先将功能运行的初始50个体积排除，其余体积经过切片时间校正、头动校正，并对t1加权mris和静息态功能性磁共振成像进行共配准，然后将静息态功能性磁共振成像标准化到montrealneurological institute空间，并重新采样为3×3×3mm，最后，对mni转换后的图像进行平滑和带通滤波，完成数据预处理。
3.根据权利要求2所述的解析性别相关的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宏，付钰，刘昀博，张喆，薛乐，卓成，
申请(专利权)人：浙江大学滨江研究院，
类型：发明
国别省市：
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