一种基于脑网络相似性的帕金森病脑深部电刺激术后疗效预测系统

本发明公开了一种基于组水平结构脑网络相似性的帕金森病DBS术后疗效预测系统，属于生物医学图像模式识别技术领域。该系统基于健康被试以及帕金森病患者术前的脑结构磁共振影像数据，以AAL所定义的16个网络中的灰质体积作为特征向量，计算向量之间的Spearman秩相关，分别在两组中构建被试间的相似矩阵。其次，对该矩阵进行均值化后，作为特征输入二元逻辑回归分类框架中，建立与DBS手术疗效相关的分类模型。该系统通过构建组水平的结构脑网络相似性矩阵量化被试间的异质性，并利用其为特征实现了对帕金森病患者，正常人的分类以及DBS手术疗效的智能预测，可以为术前的精准评估提供更加全面的脑影像信息参考。