-
公开(公告)号：CN115337000B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211276691.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明公开了一种基于脑结构影像评估疾病引起大脑衰老的机器学习方法,从大脑结构磁共振影像中提取不同脑区大脑结构特征，包括不同脑区大脑皮层厚度以及体积等结构特征。由于并不是所有特征对模型预测都有帮助，因此对特征进行筛选，使用筛选出的在不同训练子集上可泛化的且更简约有效的特征构建基于岭回归的脑龄预测模型。采用k折交叉验证找出在k个模型中均被反复识别的特征，定位出与脑龄预测最相关的脑区结构特征。最后将训练好的模型在病人数据上进行预测，来评估疾病影响大脑衰老的程度。
-
公开(公告)号：CN115337000A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276691.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于脑结构影像评估疾病引起大脑衰老的机器学习方法,从大脑结构磁共振影像中提取不同脑区大脑结构特征，包括不同脑区大脑皮层厚度以及体积等结构特征。由于并不是所有特征对模型预测都有帮助，因此对特征进行筛选，使用筛选出的在不同训练子集上可泛化的且更简约有效的特征构建基于岭回归的脑龄预测模型。采用k折交叉验证找出在k个模型中均被反复识别的特征，定位出与脑龄预测最相关的脑区结构特征。最后将训练好的模型在病人数据上进行预测，来评估疾病影响大脑衰老的程度。
-
公开(公告)号：CN115359305B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211276171.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种大脑纤维束异常区域精准定位系统,该系统从扩散磁共振数据中提取全脑的纤维连接，通过自定义纤维束通路或者基于大脑纤维束模板提取纤维束通路。将选定的纤维束通路投射到全脑的纤维连接结果上并进行精细地分段。用扩散磁共振数据计算各向异性分数，平均扩散率，神经突内容积比以及方向分散度等影像学指标，从而得到每条纤维束通路每个节点上的影像学指标，用机器学习的方法在疾病组和健康组之间用这些影像学指标做分类，可以精准定位不同疾病下哪些纤维束通路上的哪些节点发生了异常变化。本发明采用球面约束反卷积重建方法，估计每个体素上的纤维走向函数，来重建每个体素上的纤维分布，可以有效解决纤维交叉的问题。
-
公开(公告)号：CN115359305A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276171.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种大脑纤维束异常区域精准定位系统,该系统从扩散磁共振数据中提取全脑的纤维连接，通过自定义纤维束通路或者基于大脑纤维束模板提取纤维束通路。将选定的纤维束通路投射到全脑的纤维连接结果上并进行精细地分段。用扩散磁共振数据计算各向异性分数，平均扩散率，神经突内容积比以及方向分散度等影像学指标，从而得到每条纤维束通路每个节点上的影像学指标，用机器学习的方法在疾病组和健康组之间用这些影像学指标做分类，可以精准定位不同疾病下哪些纤维束通路上的哪些节点发生了异常变化。本发明采用球面约束反卷积重建方法，估计每个体素上的纤维走向函数，来重建每个体素上的纤维分布，可以有效解决纤维交叉的问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.028 seconds)
