專利名稱：神經(jīng)性精神疾病的顯現(xiàn)測試方法
神經(jīng)性精神疾病的顯現(xiàn)測試方法
相關(guān)申請的交叉引用
本申請基于2007年11月12日提交的臨時申請No.60/987,212，其全部內(nèi)容 以引用的方式結(jié)舒此。
駄領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種神經(jīng)性衞申疾病、尤其涉及一種神經(jīng)性精神疾病的顯現(xiàn)測 試方法。
背景技術(shù)：
自閉癥是一種神經(jīng)性精神疾病和影響許多人的腦發(fā)育疾病。其特征是社交 障礙，語言和非語言交流障礙，以及不尋常的，反復(fù)的或嚴(yán)重受限的行為和興 趣。據(jù)估計，每1000個孩子中有3到6個有自閉癥。有自閉癥的男性是女性的 四倍。
以前的研究屬于利用結(jié)構(gòu)性核磁共振成像(MRI)，確定自閉癥中的體積區(qū) 別，說明神經(jīng)發(fā)展基礎(chǔ)和大腦活動關(guān)系。基于此的研究和另一些研究，使人相 信自閉癥和不正常的大腦活動有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。
功能性核磁共振成像(fMRI)是近來神經(jīng)影像的先進(jìn)方式，在幫助了解腦部 活動方面，皿了普通的結(jié)構(gòu)性核磁 成像。功能性核磁共振成像觀懂人類 或受試動物大腦或Wli中與神經(jīng)活動相關(guān)的血液動力學(xué)反應(yīng)。使用fMRI， M 監(jiān)測所討論的已知患病病人與所討論的未患該疾病的對照組病人之間的大腦活 動方^化，可以診斷和分析大腦疾病。
例如，可以通ai^樣的方式來完成，給受試體施加特別的刺激，鄉(xiāng)微已 知或被認(rèn)為是在有特殊疾病受試體和無特殊疾病受試體之間具有非正常的明顯 反應(yīng)，從而監(jiān)測受試體的血液動力學(xué)反應(yīng)。
然而，當(dāng)fMRI已經(jīng)被^J力地應(yīng)用于一些神經(jīng)性精神疾病的診斷和分析時， 另一對申經(jīng)性精神疾病像自閉癥，己經(jīng)被證實難以通過觀糧血液動力學(xué)反應(yīng)水平表現(xiàn)其特征。部分原因是由于在fMRI分析中， 一般可以觀測到模糊的和/或 噪聲觸發(fā)信號。
因為這個以及其它的理由，在神經(jīng)性精神疾病的顯現(xiàn)測i玖developing test) 方面，利用功能性神經(jīng)影像例如fMRIs的發(fā)展很容易被證明是困難的。由于沒 有適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)性精神疾病顯現(xiàn)測試方法，使得與像自閉癥這樣疾病的相關(guān)的研 究進(jìn)展比預(yù)期要慢的多。因此，神經(jīng)性精神疾病測試發(fā)展的進(jìn)展有利于研究， 可以對神經(jīng)性精神疾病像自閉癥增加了解，有助于進(jìn)行治療或治愈。

發(fā)明內(nèi)容
一種針對鑒別神經(jīng)性精神疾病產(chǎn)生分類器的方法，包括獲取功能性神經(jīng)影 像繊；將所獲取的數(shù)據(jù)登記(registering)至鵬圖(atlas of the brain);基于登 記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽(discriminativemask);將生成的鑒別 屏蔽應(yīng)用到登記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；和基于屏蔽的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)， 產(chǎn)生一個或更多個鑒別神經(jīng)性精神疾病分類器。
該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)可以包括，已知患有神經(jīng)性精神疾病和已 知未患有神經(jīng)性精神疾病病人的功能性神經(jīng)影像 。所述功能性神經(jīng)影像數(shù)
據(jù)可以是M:核磁共振(MR)成像儀獲取的自 。
在將該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)登記到腦圖以前，可以對該所獲取的 功能性神經(jīng)影像娜進(jìn)t"販理，以便把其置于與腦圖匹配的縮放比例和定位。 可選的，或附加的，在將該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)登記到腦圖以前，在 獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的過程中，M對該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)進(jìn) fi^頁，，以目病人的移動進(jìn)行校正。
基于登記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽可以包括檢查與來自實驗 組和對照組的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)相關(guān)的大腦每個區(qū)域腦部活動的正輸性。所 述測試組可以包括已知患有神經(jīng)性精神疾病的病人和所述對照組可以包括已知 未患有神經(jīng)性精神,病人。
鑒別屏蔽可以含有表明對照組活動與測試組活動之間差別的體素。在上述 兩組活動之間沒有表現(xiàn)出差別的那些區(qū)域可以從所述鑒別屏蔽中忽略。
在產(chǎn)生分類器之前，對屏蔽的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)實施活動區(qū)域團(tuán)簇化 (clustering)和過濾，以便同與噪聲或不具有診斷價值的腦活動相關(guān)的孤立的活
6動相比，該分類器強(qiáng)調(diào)，活動的團(tuán)簇。所述活動區(qū)域團(tuán)簇化和過濾可以包含: 實施均值平移以鑒別和強(qiáng)調(diào)活動的團(tuán)簇。
產(chǎn)生一個或更多個鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器可以包含，實施主成份分 析斷CA)產(chǎn)生分類器。可選的或附加的，產(chǎn)生一個或更多個鑒另榊經(jīng)性樹申疾
病的分類器可以包含，實施線性描述性分析^(LDA)產(chǎn)生分類器。
該方法可以附加的包括檢驗產(chǎn)生的分類器是否有效的步驟。留一交叉檢
驗(LOOCV: leave one out cross validation)禾口/或受試者工作特性曲線(ROC: receiver operating characteristic )可以被用來檢驗產(chǎn)生的分類器是否有效。
鑒別神經(jīng)性精神疾病的一種方法包括獲取病人的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，將 鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器應(yīng)用到獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，以確定病人 是否患有神經(jīng)性精神疾病。通過獲取已知患有神經(jīng)性精神疾病的病人和已知未 患有神經(jīng)性精神疾病病人的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，產(chǎn)生分類器；將所獲取 的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練翻登記至鵬圖上；基于登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù) 據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽；將生成的鑒別屏蔽應(yīng)用到登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練 ; 和基于屏蔽的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器。
在將獲取的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)登記至U腦圖上之前，可以對該所獲取 的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便把其置于與腦圖相匹配的縮放比 例和定位，并在獲取功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中，對病人的移動進(jìn)行校 正。
基于登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽可以包括檢查與來 自已知患有神經(jīng)性精神疾病的病人(測試組)和己知未患有神經(jīng)性精神疾病病人 (對照組)的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)的大腦每個區(qū)域的腦部活動的正確性。
鑒別屏蔽可以含有表明對照組活動與測試組活動之間差別的體素。那些在
Jd述兩組活動之間沒有表現(xiàn)出差別的區(qū)域可以從所述鑒別屏蔽中忽略。
先于產(chǎn)生所述分類器前，可以在屏蔽的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)上實施活 動區(qū)域的團(tuán)簇化和過濾，以便同與噪聲或不具有診斷價值的腦活動相關(guān)的孤立 活動相比來強(qiáng)調(diào)大腦活動的團(tuán)簇。所述活動區(qū)域的團(tuán)簇化和過濾可以包含實 施均值平移以鑒別和強(qiáng)調(diào)活動的團(tuán)簇。
產(chǎn)生一個或更多個鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器可以包含實施主成份分 析法( CA)和/戯性描逾性分析郞DA)產(chǎn)生分類器。一種計算機(jī)系統(tǒng)，包括處理器和可被計算機(jī)系統(tǒng)讀取的程序存儲設(shè)備，具 體表現(xiàn)為一種可被處理器實施的指令程序，以便實施用于鑒別涉及神經(jīng)性精神 疾病的腦部區(qū)域的方法步驟。該方B括獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；將獲取的 數(shù)據(jù)登記到腦圖上；基于登記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽；將生成 的鑒別屏蔽應(yīng)用到登記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；和基于在屏蔽的的功能性神經(jīng) 影像數(shù)據(jù)的活動性數(shù)據(jù)的腦圖中相應(yīng)位置，鑒別涉及神經(jīng)性精神疾病的腦部區(qū) 域。


通過參考對所附的相關(guān)附圖進(jìn)行的如下詳細(xì)描述，可以對本發(fā)明進(jìn)行更完 整的i刊介以及得到許多附加方面，并更好的理解本發(fā)明。
圖1是根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例，適于處理功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)和產(chǎn)生 鑒別神經(jīng)性精神疾病的模式分類器的發(fā)3E鵬徑的流程亂
圖2是說明根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例，神經(jīng)性精神疾病的鑒別的診斷流 程的流程圖；和
圖3 ，根據(jù)本發(fā)明示例性實施例，能實施所述方法的計算機(jī)系統(tǒng)和設(shè)備 的實例。
具體實施例方式
在描述附圖中解釋的本發(fā)明的示例性實施例，為了清楚，采用了特定的術(shù) 語。然而，本發(fā)明并不局限于所選的特別的術(shù)語，并且可以理解的，每一個特 定的元素包括所有以相似方式操作的技術(shù)等價體。
本發(fā)明的示例性實施例尋求提供一種神經(jīng)性精神疾病顯現(xiàn)測試的方法，使 得對所述疾病可以更準(zhǔn)確和在更早階段進(jìn)行有效診斷。而且，本發(fā)明的示例性 實施例尋求提供一種確定明P部分大腦結(jié)構(gòu)涉及神經(jīng)性精神疾病的方法，使得另 外的科學(xué)研究可以直接針外涉及祌經(jīng)性精神疾病的大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。通過這 些方法，有助于神經(jīng)性精神疾病，如自閉癥的診斷和治療。
本發(fā)明的示例性實施例^ffi—系列的預(yù)處理步驟，鑒別屏蔽產(chǎn)生，區(qū)域團(tuán) 簇化，基于解剖學(xué)上的區(qū)域分析，基于學(xué)習(xí)的子空間分析和辨別性特征呈現(xiàn)， 皿一種分析功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，如fMRI影像的診斷方案。
8根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例，將數(shù)據(jù)恰當(dāng)整理，接著假設(shè)表現(xiàn)顯著活動的 大腦區(qū),刺激進(jìn)行反應(yīng)，而不是表現(xiàn)為噪音或?qū)α硪恍o關(guān)因素的反應(yīng)。這 些被刺激的區(qū)域接著可以被有效孤立，例如，使用基于均值平移的方法。被孤
立的區(qū)域因jJW疾病發(fā)生顯示相關(guān)表現(xiàn)，使得進(jìn)一步的研究可以直接針對疾病
和大腦te區(qū)^間的相關(guān)顯著性，和/或在魏的刺激下大腦孤立區(qū)嚇動的 檢查可以用于監(jiān)測疾病發(fā)生的測試。
圖1是根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例，處理功能性祌經(jīng)影像數(shù)據(jù)，例如fMRI 的方法的流程圖。在M按照該方法獲取的fMRli^后，該 可被有效 的用于診斷和/或以上蹈啲熱點研究。
首先，功能性神經(jīng)影像f^可以t棘與步驟S11)。功能性神經(jīng)影像娜可 以是，例如fMRIf^。然后，對所獲功能性神經(jīng)影像l^進(jìn)fi^頁處理，并且登 記到圖像或大腦^(步驟S12)，使得神經(jīng)影像活動性數(shù)據(jù)可以在恰當(dāng)?shù)年P(guān)系中 被理解。通過確定大腦的哪部分結(jié)構(gòu)組份對應(yīng)于活動性數(shù)據(jù)的團(tuán)簇，活動團(tuán)簇 的含義可以更好的被理解。
接下來，基于登記的位置(步驟S13)基礎(chǔ)上，產(chǎn)生鑒別屏蔽，以便移除沒有 診斷值的活動性數(shù)據(jù)。產(chǎn)生鑒別屏蔽的步驟可以包括，將生成的屏蔽應(yīng)用到該 數(shù)據(jù)以便移除不想要的信息。接著，實施活動區(qū)域的團(tuán)簇化和過鯫步驟S14), 以便同與不具有診斷價值的腦功能或噪音相關(guān)的孤立的活動相比，重點強(qiáng)調(diào)大 腦活動的團(tuán)簇。然后，實施赫區(qū)嫩莫式分爽步驟S15)，從而粒用于表征患 有或未患神經(jīng)性精神疾病病人的分類器。步驟Sll到步驟S15形成被用于顯示 用于區(qū)別患有所懷疑神經(jīng)性精神疾病病人和未患有所懷疑神經(jīng)性精神疾病病人 的分類器的發(fā)現(xiàn)途徑IO。圖1中的旨步驟將被更詳細(xì)地討論。
步驟S11中，獲取了功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)。iliiift行大腦掃描，例如fMRI 或提取儲存的影像數(shù)據(jù)，可以獲，述數(shù)據(jù)。獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)可以 尉旨示大腦活動區(qū)域的活動性 。
功能性神經(jīng)影像繊的預(yù)鵬和登記(步驟S12),可以被用于更好的理解大 腦的什么區(qū)域負(fù)責(zé)^i見獲取的活動性數(shù)據(jù)。因此，這個步驟涉及將活動性 繪制在腦圖上。與獲取的活動性數(shù)據(jù)相比，腦圖可以具有不同的尺度和方位， 活動性數(shù)據(jù)可以在登記之前進(jìn)行預(yù)處理，以使尺度和方位可以匹配。例如，當(dāng)
腦圖數(shù)據(jù)是45 x 55 x 45形式的矩陣時，fMRI的大腦影像可以是64 x 64 x 40形式的體魏陣。因此，進(jìn)行恰當(dāng)?shù)陌幢壤s放和對準(zhǔn)。
fMRI數(shù)據(jù)可以在在一段時間長皿集的一系列影像中被獲取。例如，fMRI 可以Mil涵蓋7併中長度的168幀圖像被獲取。實施運動校正以便在fMRI序列 采集過程中，修正病人的任何活動。通過實施這個預(yù)處理和登記，活動性 可以被準(zhǔn)確的添加在腦圖上，以使恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)關(guān)系對應(yīng)于活動性數(shù)據(jù)。利用像 FMRIB軟件庫這樣的軟件包，這些步驟可以被自動實施。
實施鑒別屏蔽生賄步驟S13)，以便逐步形成一個用于去除來自連續(xù)神經(jīng)影 像數(shù)據(jù)組的具有很少或不具有診斷價值的活動性數(shù)據(jù)的表格或屏蔽。 一旦產(chǎn)生， 鑒別屏蔽可以被用于連續(xù)的數(shù)據(jù)組，以確定來自哪部分大腦活動信息區(qū)域是有 價值的，使得來自另,大腦區(qū)域的大腦活動信息被賦予減少的診斷值或忽略不 計。ffi31檢查與測試敬例如，已知患自閉癥的病人)和對照組(例如，已知未患 自閉癥的病人)相關(guān)的大腦每個區(qū)域腦活動的相關(guān)性，從而確定哪部分大腦區(qū)域 具有診斷價值。
鑒別屏蔽可以包含體素，其表明對照組活動與測試組活動之間的區(qū)別。那 些^hi^兩組活動之間沒有表現(xiàn)出差別的區(qū)域可以從鑒另,蔽中忽略。
依照預(yù)定的關(guān)聯(lián)閾值，確定鑒別屏蔽中是否包含給定的大腦區(qū)域，籍此， 當(dāng)某一區(qū)職對照組和測試組之間顯示出差異程度在預(yù)定的閾值水平之上時， 大腦的該區(qū)域被加入到所述鑒別屏蔽。
因此，屏蔽可以被用在包括大腦區(qū)域陽性表現(xiàn)，該區(qū)域在患有神經(jīng)性精神 疾病，例如自閉癥和未患神經(jīng)性精神疾病的病人之間表現(xiàn)出差另ij。接著在團(tuán)簇 化后，可以找到與測鎖對照標(biāo)記相關(guān)的大腦區(qū)域。
在生成鑒別屏蔽過程中，大腦可以被分成任意個區(qū)域，例如，大腦可以被 分成5個重要區(qū)域(l)皮層、(2)腦干、(3)小腦、(4)丘腦、和(5)側(cè)腦室。鑒另, 蔽可以指示從大腦旨區(qū)域獲取的數(shù)據(jù)應(yīng)該被4頓或是忽略不計。隨著影像技 術(shù)改進(jìn)和大腦結(jié)構(gòu)的了解的進(jìn)展，可以令人滿意的將大腦分成更大數(shù)量的較小 區(qū)域。
團(tuán)簇化和過瘋步驟S14)可涉及提供強(qiáng)調(diào)產(chǎn)生在團(tuán)簇中的產(chǎn)生的活動性數(shù)據(jù) 和移除沒有被團(tuán)簇的活動性數(shù)據(jù)。這個步驟可基于這樣的假設(shè)，有意義的大腦 活動性數(shù)據(jù)更可能表現(xiàn)為活動的團(tuán)簇的部分，反之噪聲可能表現(xiàn)為小的孤立活 動實例。存在于孤立中而不是團(tuán)簇中的活動性數(shù)據(jù)，可以被忽略不計，即使已
10經(jīng)找到它在沒有被診斷性屏蔽移除的大腦區(qū)域內(nèi)。因此，像均值平移這樣的技 術(shù)可以被應(yīng)用于鑒別和強(qiáng)調(diào)活動團(tuán)簇。
為進(jìn)行均值平移，均值平移運算法則可以被應(yīng)用于活動性數(shù)據(jù)。均值平移 運算法則是非參數(shù)團(tuán)簇化技術(shù)，其不需要使用團(tuán)簇數(shù)量的現(xiàn)有知識，并且不對 團(tuán)簇皿進(jìn)行限制?；诤嗣芏裙烙嬂碚?，特征空間被當(dāng)作所表示的參數(shù)的經(jīng)
驗概率密度函數(shù)(p.d.f)。
，在(1度空間1^中給出"個;^/=1,...")數(shù)據(jù)點，具 有內(nèi)核"力的多 核密度估計和對稱的系統(tǒng)的正定c/x"帶寬矩陣H可以被表
示作
(1)
其中:
ATW (x — jc,. ) = p A:〔// —% jc] (2) 實際中，帶寬矩陣可以被選作或者對角線H^ag^2，...，/2/]，或與單位矩
陣成正比例的H-Zz21。其中帶寬矩陣被選為與單位矩陣成正比例H-;^i時，帶
寬參數(shù)/2X)，然后
<formula>formula see original document page 11</formula>(3)
完全對稱核是滿足以下等式的特別實例
<formula>formula see original document page 11</formula> (4)
其中AT(;c)^所述核的分布(^0)，并且c^是假定為正的歸一化常數(shù)。因 此，AT的積分到1。
當(dāng)在分布標(biāo)法中標(biāo)時，等式(3)密度估計可以被重寫為
<formula>formula see original document page 11</formula>(5)
密度模式可以從梯度零點v/(" = 0中找到。均值平移可以在沒有初次估計 密度時，被用于確定零點。通過計算V/0c):O，并且讓g(x)4'W，等式(5)可<formula>formula see original document page 12</formula>
(6)
其中等式(6)中的第二項^/禍值平移，它是4頓加權(quán)的核G加權(quán)的均值和核義
中心之間的差值
使用核G計算的:c位置的均值平移^S，與用核K得到的歸一化密度梯度
估計成正比。因此，均值平移矢量指向密度最大增加方向。ffiil均值平移核/^G(jC)
的重復(fù)計辭卩用^G(;c沐平移核G(;c)，實施均值平移程序。通過實施這個程序， 收斂將出現(xiàn)在具有零梯度的估計點附近,此處核K具有凸?fàn)钋覇握{(diào)下降的分布。
正如以上所述，均值平移矢量指向密度最大增加方向。通過均值平移矢量 叫dX)的重復(fù)計算，接著窗口;c,+嚴(yán)x汁A^c(x,)平移獲取均值平移過程，收斂于密 度函 度為零的那一點。以相同模式收斂的所有位置的點集限定了那種模式 的吸引域。接著，被確定在同樣的吸弓喊中的所有點可以與相同的團(tuán)簇關(guān)聯(lián)。
在步驟S15中，活動區(qū)域模式分類可被實施，以便建立能用于表征患有或 未患神經(jīng)性精神疾病的隨后病人的分類器。其中，為了從患有神經(jīng)性精神疾病 的病人中區(qū)分健康病人的活動性數(shù)據(jù)，分類器可從獲取的用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影像 數(shù)據(jù)中建立。這些分類器， 一旦建立起來，可在具體問題具體分析的基礎(chǔ)上被 用于區(qū)分健康的和患有神經(jīng)性衞申疾病病人。
然而，f頓已知的方法可用于產(chǎn)生這些分類器，本發(fā)明的示例性實施例采 用的是主成份分析S(PCA: Principle Component Analysis)和/或線性描述分析法 (LDA: Linear Descriptive Analysis)產(chǎn)生分類器。
主成份分析旨CA)是一種統(tǒng)計方法，，多維 表減少至低維，簡化了 用于產(chǎn)生恰當(dāng)分類器的分析。PCA采用線性轉(zhuǎn)換，其將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成新的坐標(biāo)系， 使得數(shù)據(jù)任何投影的最大變化產(chǎn)生于第一坐標(biāo)，第二最大變化依賴于第二坐標(biāo) 等。當(dāng)保持對變化有最大貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)集的那些特征時，通過保持低階主要成份，于減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)。
對于具有零經(jīng)驗均值X的娜矩斷分布的經(jīng)驗均值已經(jīng)從娜集中扣斷， 其中每欄<樣臓影像的不同重復(fù)，每行給出了影像中特別體素的結(jié)果，PCA 轉(zhuǎn)換可被表示作
y =『％ = 2:Fr (8)
其中^T^是X的奇異值，(svd)。
然后，通過將Z向下投影到僅用第一個A奇異矢量的約化空間，得到約化 空間數(shù)據(jù)矩陣，W:
y二『/hSJ/ (9) 當(dāng)PCA可被用于找到主成份以便最大化數(shù)據(jù)變化時,線性描述分析S(LDA) 可被用于找到分類中數(shù)據(jù)的最具辨別性的維數(shù)。LDA可被用于統(tǒng)計中，找至IJ特 征的線性組合，該特征最好地分離了兩個或更多種物體或事件。
最初的fMRI數(shù)據(jù)由一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)觀測義表征，這些數(shù)據(jù)觀測由已知或者患 有祌經(jīng)性精神疾病或者未患有神經(jīng)性精神疾病的病人的掃描組成。分類問題接 著找到一個用于觀測數(shù)據(jù)x給出的同樣分布的任何已給采樣的分類少的良好預(yù) 測器。LDA M假設(shè)在分類;;中的一項輸入JC的概率是以下己知觀測的組合的 純函數(shù)，^MJS這個問題
因此，最大分離出現(xiàn)在當(dāng)
"(s",+;H - ^-。) (11) 在從訓(xùn)練 中產(chǎn)生分類器中，留一交叉校驗掛LOOCV)和/或^U者工作 特性曲線(ROC)可以I細(xì)來證實產(chǎn)生的分類器的正確性(步驟S16)。如果證實的 結(jié)果是非決定性棘明產(chǎn)生的分類器可能不準(zhǔn)確(第S16步)，接著利用附加的訓(xùn) 練數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行發(fā)I，徑lO(步驟Sll到S15)，直到產(chǎn)生的分類器的正確性能 被準(zhǔn)確的確認(rèn)(是，步驟S16)，并且產(chǎn)生的分類器能被接受(步驟S17)。
留一交叉校驗^OOCV)禾口/或受i^"工作特性曲線(ROC)可以被用來證實 分類器是否已經(jīng)有效產(chǎn)生。留一交叉校驗法(LOOCV)涉及4OT單個M^述訓(xùn)練
數(shù)據(jù)中取走的單個觀測 作為驗證 。因此，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的具體條件是，例
13如，表示一個病人，可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中取走。接著，在沒有滿足這種具體條 件的 ,產(chǎn)生分類器。最后，在分類器產(chǎn)生后，它們可以在滿足所述具體條 件的數(shù)據(jù)上被測試，根據(jù)已知的設(shè)置，看分類器是否能有效的分^f除滿足條 件的數(shù)據(jù)。
正如以上戶;fi寸論的，步驟sii到si5形成的發(fā)m^徑i0，可以，細(xì)于找到 用于在已知患有所分析的神經(jīng)性精神疾病的隨后病人和已知未患有所分析的神 經(jīng)性精神疾病的隨后病人之間進(jìn)行區(qū)分的分類器。然而，在發(fā)現(xiàn)途徑已經(jīng)產(chǎn)生 了合適的分類器后，診斷流程接著利用已發(fā)現(xiàn)的分類器鑒別神經(jīng)性精神疾病。 圖2是根據(jù)本發(fā)明的示例性實施例，說明神經(jīng)性精神疾病鑒另啲診斷流程的流 程圖。
首先，對于隨后病人(所述隨后病人是在分類器產(chǎn)生后的，用于其本人的功
能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)已經(jīng)被獲取的病人)獲取功能性神經(jīng)影像 (步驟S21)。這種
功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)與分類器獲取過程中的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)相比是不同
的，后者被認(rèn)為是訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)獲取的完成，可以ilil實施像MRI這樣 的大腦掃描或提取存儲的影像數(shù)據(jù)。獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)可以是指示大 腦活動區(qū)域的活動性數(shù)據(jù)。
接著，功能性神經(jīng)影像繊進(jìn)fi^頁處理和/或登記(步驟S22)。鵬和登記可 以是，例如，像以上圖1中所描述的一樣。接著， 一個或更多個產(chǎn)生的分類器 可以被應(yīng)用到預(yù)處理的功能性神經(jīng)影像 (步驟S23)，并且它可以被確定隨后 的病人是否患有所分析的神經(jīng)性精神疾病，例如，自閉癥(步驟S24)。 Mii，這 一步涉驟S24)可以是基于一個，多個分類器的應(yīng)用結(jié)果衝共診斷和被自動實 施，救所述一個或多個分類器應(yīng)用中可以，至少部分地具有放射科醫(yī)師或神 經(jīng)科專門醫(yī)師基礎(chǔ)上的醫(yī)務(wù)人員實施。
因此，本發(fā)明的示例性實施例可被用于確定大腦哪部分區(qū)域?qū)?yīng)于特別的 神經(jīng)性精神鄉(xiāng)，產(chǎn)生一個或更多個用^t寺別的神經(jīng)性精神疾病的分類器，和/ 或確定病人是否有或沒有特別的神經(jīng)性精神疾病。
本發(fā)明的示例性實施例不局限于以上討論的與圖1相關(guān)的分類器的產(chǎn)生， 和/^于以上討論與圖2相關(guān)的基于所述分類器的疾病診斷。本發(fā)明的示例性 實施例可被用于確定一個或更多個涉及特別的神經(jīng)性精神疾病大腦區(qū)域的目 的。通過鑒別這些涉及的區(qū)域，針對這些區(qū)域的科學(xué)研究具有可以更好的了解特別的神經(jīng)性精神疾病性質(zhì)的目的，可以提高有效治療或治愈措施的目標(biāo)。當(dāng) 涉及的區(qū)域滿足要求時，使用被添加的或其他與大腦特別區(qū)域相關(guān)的顯著活動
區(qū)域的團(tuán)簇的最終結(jié)果，實施步驟S11到S14(以上與圖1相關(guān)的討論)。因此， 通過上述詳細(xì)描述的有效的處理和過濾步驟，與顯著活動區(qū)域相關(guān)聯(lián)的大腦區(qū) 域被定義怍鄰及區(qū)域'。所f辦及區(qū)域可以題一步研究的熱點。
圖3表示能實施本發(fā)明方法和系統(tǒng)的計算機(jī)系統(tǒng)實施例。本發(fā)明的系統(tǒng)和 方法可以基于計算機(jī)系統(tǒng)運行應(yīng)用軟件的形式進(jìn)行，例如，大型計算機(jī)機(jī)，個 人計算機(jī)(PC)，便攜式計算機(jī)，服務(wù)器等。應(yīng)用軟件可以儲存在可被計算機(jī)系 統(tǒng)在本地訪問的記錄媒介上，并通過有線或，可訪問自接到網(wǎng)絡(luò)上，例如， 本地局域網(wǎng)或因特網(wǎng)。
所涉及的計算機(jī)系統(tǒng)像作為系統(tǒng)1000可包括例如，中央處理器 (CPU)1001、隨機(jī)存儲^(RAM)1004、打印機(jī)接口 1010、顯示器1011、本地局 域網(wǎng)(LAN)數(shù)據(jù)傳輸控制器1005、 LAN接口 1006、網(wǎng)絡(luò)控帶藤1003、內(nèi)部總 線1002、和一個或多，入設(shè)備1009，例如，鍵盤、鼠標(biāo)等。如圖所示，系統(tǒng) 1000可以M)1連接1007連接在數(shù)據(jù)存儲設(shè)備上，例如，硬盤1008。
可以釆用在此所說明的示例性實施例和許多變形而并不背離本發(fā)明構(gòu)思或 所附權(quán)利要求范圍。例如，在本發(fā)明和所附權(quán)利要求的范圍內(nèi)，不同示例性實 施例的元素和/或特征可以被互相組合和/或互相替換。
權(quán)利要求
1. 一種產(chǎn)生用于鑒別神經(jīng)性精神疾病分類器的方法，該方法包括獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；基于該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)來產(chǎn)生鑒別屏蔽；將該所產(chǎn)生的鑒別屏蔽應(yīng)用到該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；和基于被屏蔽的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)來產(chǎn)生一個或多個適于鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中i^萬獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù) 與腦解剖進(jìn)行比較。
3. 根據(jù)權(quán)禾腰求2所述的方法，其中i^萬獲取的功能性神經(jīng)影像翻與所 M解剖的比較包括將該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)登記到腦圖上。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)包括: 已知患有神經(jīng)性精神疾病的病人和已知未患有神經(jīng)性精神疾病病人的功能性神 經(jīng)影像數(shù)據(jù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述功能性神經(jīng)影像,是4頓MR 圖像儀獲取的fMRI數(shù)據(jù)。
6. 根據(jù)豐又利要求3所述的方法，其中在將該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù) 登記到腦圖之前，將所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便把該所獲 取的功能性神經(jīng)數(shù)據(jù)置于與所述腦圖相匹配的縮放比例和定位。
7. 根據(jù)權(quán)禾腰求3所述的方法，其中在將劍; 獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)登記到腦圖之前將所述獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便在所述獲取 功能性神經(jīng)影像 過程中對病人的移動進(jìn)行校正。
8. 根據(jù)權(quán)禾腰求l所述的方法，其中基于iMf獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù) 產(chǎn)生所述鑒別屏蔽包括檢查對于所述大腦每個區(qū)域的腦活動與來自測試組的 功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)和來自對照組的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的相關(guān)性，其中所述 測試組包括已知患有所述神經(jīng)性精神疾病的病人，所自照組包括已知未患有 所述神經(jīng)性精神,病人。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中所述鑒另,蔽包含表示所述對照組活 動與所述測試組活動之間差別的體素，并且在上述兩組活動之間沒有表現(xiàn)出差別的那些區(qū)域可以M^述鑒別屏蔽中忽略。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在產(chǎn)生所述分類器之前，在所述屏蔽的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)實施活動區(qū)域的團(tuán)簇化和過濾，以便和與噪聲和不具 有診斷價值的腦功能相關(guān)的孤立的活動相比來強(qiáng)調(diào)大腦活動的團(tuán)簇。
11. 根據(jù)權(quán)利要求io所述的方法，其中所述活動區(qū)域的團(tuán)簇化和過濾，包括實施均值平移以便鑒別和強(qiáng)調(diào)活動團(tuán)簇。
12. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中產(chǎn)生一個或多^S于鑒另榊經(jīng)性精 神疾病的分類器包括實臟成份分析斷CA)來產(chǎn)生所述分類器。
13. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中產(chǎn)生一個或多個適于鑒別神經(jīng)性精 神疾病的分類器包括實施線性描述分析法(LDA)來產(chǎn)生所述分類器。
14. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，客妙卜地包括檢驗劍/f產(chǎn)生的分類器是否 有效。
15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中留一交叉校驗IOOCV)和/或受 i儲工作特性曲線(ROQ!細(xì)來檢驗iMf產(chǎn)生的分類器是否有效。
16. —種適于鑒別神經(jīng)性精神疾病的方法，包括-獲取病人的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；禾口將適于鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器應(yīng)用到該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù) 據(jù)以確定所述病人是否患有神經(jīng)性精神疾病，其中通過以下步驟產(chǎn)生所述分類 器獲取已知患有所述神經(jīng)性精神疾病病人功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述已 知未患有所述神經(jīng)性精神 病人的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)； 將所述獲取功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練 登記到腦圖上； 基于所述登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練 來產(chǎn)生鑒別屏蔽； 將該所產(chǎn)生的鑒別屏蔽應(yīng)用到所述登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)；禾口 基于所述屏蔽的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)來產(chǎn)生適于鑒別神經(jīng)性精神疾病 的所述分類器。
17. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其中在將該所獲取的功能性神經(jīng)影像訓(xùn) 練數(shù)據(jù)登記到腦圖之前，將該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先處理，以 便置于與所述腦圖相匹配的縮放比例和定位，并且以便在獲取功能性神經(jīng)影像 訓(xùn)練 戰(zhàn)呈中對病人的移動進(jìn)行校正。
18. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其中基于所述登記的功能性神經(jīng)影像訓(xùn) 練數(shù)據(jù)來產(chǎn)生所述鑒別屏蔽包括檢查對于所述大腦每個區(qū)域的腦活動與來自 已知患有所述神經(jīng)性精神疾病病人(測試組)的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)和己知 未患有所述神經(jīng)性精神疾病病人(對照組)功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的相關(guān)性。
19. 根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中所述鑒別屏蔽包含標(biāo)所艦照組 活動與所述測試組活動之間差別的體素，并且在上述兩組活動之間沒有表現(xiàn)出 差別的那些區(qū)域可以從所述鑒別屏蔽中忽略。
20. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其中先于產(chǎn)生所述分類器前，在所鄉(xiāng) 蔽的功能性神經(jīng)影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)上實施活動區(qū)域的團(tuán)簇化和過濾，以便和與噪聲 和不具有診斷價值的腦功能相關(guān)的孤立的活動相比來強(qiáng)調(diào)大腦活動的團(tuán)簇，其 中所述活動區(qū)域的團(tuán)蔟化和過濾包括實施均值平移以便鑒另,強(qiáng)調(diào)活動團(tuán)簇。
21. 根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其中產(chǎn)生一個或多個適于鑒別神經(jīng)性精 神疾病的分類器包括實施主成份分析、敬CA)纖性描述分析銀DA)來產(chǎn)生所述分類器。
22. —種計算機(jī)系統(tǒng)，該計算機(jī)系統(tǒng)包括雌器；和可被所述計算機(jī)系統(tǒng)讀取的程序存儲設(shè)備，具體表現(xiàn)為一種可被所述處理 器實施的指令程序，以便實施用于鑒別涉及神經(jīng)性精神疾病的腦部區(qū)域的方法 步驟，所述方法包括獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；基于^^獲取的功能性神經(jīng)影像 來產(chǎn)生鑒別屏蔽； 將所述生成的鑒別屏蔽應(yīng)用到劍萬獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)；禾口 在所述屏蔽的的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的活動性數(shù)據(jù)腦圖上相應(yīng)位置的基礎(chǔ) 上來鑒別涉及神經(jīng)性精神疾病的腦部區(qū)域。
全文摘要
一種用于產(chǎn)生適于鑒別神經(jīng)性精神疾病分類器的方法，包括獲取功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)(S11)。該所獲取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)可以被登記在腦圖上(S12)?；谠撍@取的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生鑒別屏蔽，并且該所產(chǎn)生的鑒別屏蔽被應(yīng)用到所述登記的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)(S13)。基于所述屏蔽的功能性神經(jīng)影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)生一個或多個適于鑒別神經(jīng)性精神疾病的分類器(S15)。該所產(chǎn)生的分類器的正確性可被驗證(S16)。該所產(chǎn)生的分類器接著可被用于鑒別神經(jīng)性精神疾病。
文檔編號A61B5/00GK101502413SQ20081019112
公開日2009年8月12日 申請日期2008年11月12日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月12日
發(fā)明者B·喬治斯庫, D·法薩洛, L·-Y·王, X·盧 申請人:美國西門子醫(yī)療解決公司