近红外脑成像图谱识别方法与流程

本发明涉及一种图像识别方法，特别是涉及近红外脑成像图谱识别方法。
背景技术：
：近红外光光谱分析仪(near-infraredspectroscopy,nirs)利用两种近红外光与脑组织中脱氧血红蛋白(deoxygenatehemoglobin,a.k.a.deoxy-hb)和氧合血红蛋白(oxygenatehemoglobin,oxy-hb)之间的吸收和散射关系，可以让研究者以非入侵式的方式，定量观察脑皮层组织中oxy-hb和deoxy-hb的相对浓度变化，进而间接反映大脑活动。进入上世纪80年代后，由于光纤技术的发展，nirs逐渐进入医学领域。1985年farrari及其同事报导了第一例应用近红外光光谱分析仪定量测量人体大脑血氧的研究。后来研究者开始用功能性近红外光光谱分析(fnirs)来进行相关医学论述，目前临床方面的研究已有近30年的历史。近十年来，nirs广泛应用于精神疾病大脑皮层功能障碍的研究。与其他神经功能影像，如pet、spect、fmri等技术相比，nirs虽然限于观察到探头下约2cm的脑皮层的功能活动，但是具有相对轻便简洁，测量条件易满足及时间分辨率高的优点，允许受试者在比较舒适的环境下接受测试，使其在相对自然的条件下保持静息或执行任务，因此能获得比较真实的数据。近年来，功能影像的研究证实抑郁症患者额、颞叶血流灌注异常。有关抑郁症的功能性磁共振(functionalmagneticresonanceimaging,fmri)文献认为，抑郁症患者的左额叶、颞叶、杏仁核扣带回等处的血流量均有所减低，在给予刺激、脑功能激活后检查显示原来的低代谢率和低血流灌注区会有所改善。大量pet和spect研究发现，抑郁症患者急性期前额叶皮质血流显著减少，导致神经元营养不良而使得抑郁症状明显。国外学者利用nirs证实抑郁症患者大脑皮层功能异常，由于选取病例的严重程度、研究方法不同，结果显示大脑皮层激活程度降低的具体范围有所不同，虽尚未有一致的结果，但大多数研究结果显示前额叶及相邻颞叶功能低下。该现象为后来进行的大量临床研究指明了方向。言语流畅性任务(verbalfluencytask,vft)是通过在有效时间内和规定类别中产生词语的数量来测量被测者前额叶大脑活动的一种刺激任务。其主要涉及记忆信息的提取速度和注意能量。文献报导言语流畅性与中央执行系统关系十分密切，部分研究支持vft主要与额叶功能有关。vft广泛应用于评估精神障碍患者认知功能缺陷的研究，2008年日本学者hiroakihori等认为对于一系列对于精神障碍有用的任务中，音韵相关vft在nirs中最能有效地激活前额叶。更多基础研究表明，正常状态下，脑区神经元活动使该区域的耗氧量增加，同时脑血容量及血流量携带大量氧合血红蛋白，使局部氧合血红蛋白浓度明显增加，脱氧血红蛋白浓度则伴随氧合血红蛋白浓度波动，总血红蛋白浓度上升，血氧饱和度上升，该脑区处于高含氧浓度血流灌注状态。而病理状态下，脑区神经元活动使该区域的耗氧量增加，脑血容量及血流量增加不明显或轻微下降，无大量氧合血红蛋白供给，使局部脱氧血红蛋白浓度上升，氧合血红蛋白浓度波动或下降，总血红蛋白浓度下降，血氧饱和度下降，该脑区处于低含氧浓度血流灌注状态。这两种状态可以通过vft等认知刺激任务有效地在大脑皮层前额叶再现。近年，有国内学者采用nirs技术监测30名伴有焦虑、强迫症状的mdd者在言语流畅性任务(vft)下前额叶皮质(pfc)中血红蛋白浓度的改变，然后分析pfc中nirs数据与抑郁、焦虑和强迫症状严重程度的关系。抑郁、焦虑与强迫症状分别采用汉密尔顿抑郁量表(hamd)、汉密尔顿焦虑量表(hama)和耶鲁-布朗强迫量表(y-bocs)评定。该研究证实mdd患者的外侧前额叶皮质、较低的前额叶皮质存在低活化。后来团队的研究发现右侧前额叶皮质中氧合血红蛋白浓度(oxy-hb)的改变与焦虑症状的严重性相关。同时，没有发现其与强迫症状严重性有统计学相关的结果。研究结果还显示伴有焦虑和强迫症状的mdd患者在nirs中表现出前额叶皮质低活化状态。此外，右侧前额叶皮质与焦虑症状相关，双侧前额叶皮质和前内侧前额叶皮质与抑郁症状严重性相关。但与抑郁、焦虑不同，强迫症状在前额叶皮质功能上可能具有不同的生物学特性。此外，在眼睑痉挛患者、更年期抑郁患者、躯体形式疼痛障碍患者、慢性失眠症患者身上均发现了与抑郁相关的血红蛋白低活化现象。在随后的研究中，国内研究团队在2012年至2015年进行了一次针对多项认知任务下的fnirs血氧激活模式与抑郁焦虑强迫症状的相关性定量调查，团队从症状学的角度对典型病例脑成像图谱进行分类分析，比较正常对照组与抑郁障碍组、焦虑障碍组在执行多次等效语言流畅任务时前额标定脑区45个通道oxy-hb与deoxy-hb相对浓度的双曲线任务状态的位相、波形、波幅、频率、趋势特征与抑郁焦虑症状的相关性，并进行了初步分析。图1所示为已知的一些典型近红外脑成像图谱。其中：图1-a、正常正相双曲线平行波形(正常正相波形)：正相，oxy-hb在上，deoxy-hb在下，双曲线波幅在观察窗口的30％左右浮动，波形比较有规律，类似正弦波。正常人:精力体力、生活学习工作状态正常，人际关系和睦。无躯体症状：近2周无失眠，无头昏、头晕、乏力或头痛发作。图1-b、正相高波幅波形(广泛焦虑波形)：正相，oxy-hb在上，deoxy-hb在下，双曲线波幅明显高于观察窗口的30％，单个任务态结束后波动有回落趋势。心理症状：总担心会发生什么不幸的事情，莫名紧张、害怕、恐惧、不安，不踏实，坐立不安、急切、不沉稳、易发脾气。对环境较敏感。躯体症状：常有发作性头痛、心悸，心慌、肌肉跳动等躯体化症状。图1-c、正相开口状波形(焦虑强迫波形)：正相，oxy-hb在上，deoxy-hb在下，单个任务态结束后波动没有回落趋势，双曲线呈正相开口状。心理症状：见什么就反复想什么，反复想一些与自己有关的生活事件，对自身感受和环境比较敏感，心神不宁，紧张激越，情绪易失控，易激惹。躯体症状：有时伴游走性疼痛、四肢发麻、肌肉关节疼痛等症状。图1-d、负相双曲线平行波形(抑郁迟滞波形)：deoxy-hb在上，oxy-hb在下或无明显正负相特征，双曲线波幅在观察窗口的30％之下呈低平。心理症状：脑子反应慢和迟钝感，头脑不清晰、无兴趣，郁闷、不愿讲话，讲话声音低，记忆力下降。躯体症状：头昏、头晕、头蒙、头沉重、失眠、易疲劳等症状。图1-e、负相双曲线交叉波形(抑郁焦虑波形)：deoxy-hb在上，oxy-hb在下或无明显正负相特征，双曲线波幅在观察窗口的30％之上或漂移不稳定。心理症状：情绪不稳，心烦意乱、苦恼，无望感，无价值感，易哭泣、往坏处想。注意力不集中，脑子想问题乱，无耐心。躯体症状：全身不适、食欲减退，胃口不好。图1-f、负相双曲线开口状波形(抑郁强迫波形)：负相，deoxy-hb在上，oxy-hb在下，双曲线有叠加现象，单个任务态结束后波动没有回落趋势，呈现负相开口状。心理症状：反复回忆不愉快的事情，伴情绪低落，郁闷，高兴不起来，无用感，压抑感。对已经发生的事情感到懊悔。躯体症状：有时伴胸口不适等躯体化症状。由此可见，在大量研究基础上，以上由国内研究团队得出的标准图谱，在广泛焦虑、焦虑强迫、抑郁迟滞、抑郁焦虑、抑郁焦虑及抑郁强迫等精神疾病的辅助诊断上具有较为明确的现实意义。但事实上，目前的研究成果只能帮助相关医疗工作者针对各类精神疾病的典型图谱建立认知，并不能有效的提升诊断效率，或者有效降低误诊概率。在实际诊断过程中，病人及诊疗医生仍难以避免主观因素影响。换句话说，目前诊疗医生依据实际病人的近红外脑成像图谱进行诊断时，仍是基于经验进行主观判断。另外，现有的诊疗流程中，针对患者的红外脑成像图谱进行诊断时，人工判别出除去主观意识影响之外的另一缺陷在于诊断效率也比较低，对于规模较大的医院来说，诊断结果可能会出现较大程度的滞后。由此可见，现有技术存在的上述问题亟需改进。技术实现要素：鉴于现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种可辅助精神科医生进行精神疾病诊断的近红外脑成像图谱分析方法，该方法可显著降低诊疗医生的主观影响。为了实现上述目的，本发明实施例一个方面提供的近红外脑成像图谱分析方法，包括：提取认知任务刺激下患者前额标定脑区的多个通道的脱氧血红蛋白与氧合血红蛋白相对浓度的单一通道全时序图谱数据，依据所述图谱数据构建脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的检测曲线；针对所述检测曲线进行采样，将检测总时间t作为横轴进行分区采样，并在纵轴做归一化处理，得到最终数据集；依据标准图谱曲线构建神经网络算法模型，将多个通道的所述最终数据集分别输入神经网络算法模型，判定标准图谱在多个通道对应的检测曲线中所占的比重，依据预设比重与多个标准图谱的预设对应关系，得出判定结果。作为优选，依据所述图谱数据构建脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的检测曲线，包括：针对所述检测曲线进行高斯低通滤波；根据近红外脑成像图谱检测仪器在所述检测曲线的纵轴设定观察区间；所述归一化处理在所述观察区间进行。作为优选，依据所述图谱数据构建脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的检测曲线，还包括去除超过所述观察区间第一预设值的漂移信号去除，重构所述检测曲线；其中，针对所述检测曲线进行采样，包括针对所述重构的检测曲线进行采样。作为优选，将检测总时间t作为横轴进行分区采样，包括针对所述检测曲线中对应于的脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白两种蛋白分别进行采样，且将检测总时间t作为横轴进行分区时，分别对应横轴的1/6，1/3，1/2，2/3及5/6处。作为优选，在进行归一化处理时，最终数据集通过如下方式确定：dg＝{doxy,ddxy,dp}其中，doxy为氧合血红蛋白采样结果，ddxy为脱氧血红蛋白采样结果，ro为观察区间，dp为外围数据，包含了检测产生的人口学数据(例如年龄、性别两项)。作为优选，所述氧合血红蛋白采样结果通过如下方式确定：所述脱氧血红蛋白采样结果通过如下方式确定：其中至及至分别对应不同的分区采样。作为优选，构建神经网络算法模型，包括：使用六个前向型神经网络，每个所述前向型神经网络分别六个不同的标准图谱，而后对每个前向型神经网络进行监督训练，直至错误方差小于第二预设值为止。作为优选，构建神经网络算法模型，还包括构建专家系统，将训练后的每个前向型神经网络的输出n作为所述专家系统的输入，每个输出n的值域为{0,1}。作为优选，构建专家系统，还包括优先选出输出值最高的nmax并将所有小于0.5的n剔除；输出在{0.5，1.0}之间的数据为候补数据。作为优选，判定标准图谱在多个通道对应的检测曲线中所占的比重，通过如下方式确定：pk＝{cnk/c-ci,k∈1,2,3,4,5,6}其中，pk为比重，c为总通道数，cnk为不同谱型的通道数，ci为无谱型通道数。与现有技术相比较，本发明提供的近红外脑成像图谱分析方法，可借助神经网络算法结合专家系统对患者多通道的近红外脑成像图谱进行分析和识别，为临床诊断提供参考。相较于纯粹的人工识别，降低了医生主观意识的影响，同时相对于一般的智能算法来说，结果更具可靠性。应当理解，前面的一般描述和以下详细描述都仅是示例性和说明性的，而不是用于限制本公开。本申请文件提供本公开中描述的技术的各种实现或示例的概述，并不是所公开技术的全部范围或所有特征的全面公开。附图说明图1为标准图谱谱型(其中图1-a为正常谱型、图1-b为广泛焦虑、图1-c为焦虑强迫、图1-d为抑郁迟滞、图1-e为抑郁焦虑及图1-f为抑郁强迫)。图2为本发明的近红外脑成像图谱分析方法的一个实施例的总流程图。图3为本发明的近红外脑成像图谱分析方法中单个前向型神经网络的模型结构图。图4为本发明的近红外脑成像图谱分析方法的完整实施流程图。具体实施方式为了使得本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。为了保持本公开实施例的以下说明清楚且简明，本公开省略了已知功能和已知部件的详细说明。如图2所示，本发明实施例一个方面提供的近红外脑成像图谱分析方法，包括：提取认知任务刺激下患者前额标定脑区的多个通道的脱氧血红蛋白与氧合血红蛋白相对浓度的单一通道全时序图谱数据，依据所述图谱数据构建脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的检测曲线；在这一步骤中，认知任务除包括言语流畅性任务(verbalfluencytask,vft)进行刺激，vft是通过在有效时间内和规定类别中产生词语的数量来测量被测者前额叶大脑活动的一种刺激任务。而后通过韦氏智力量表常识中选取四组中性词语(水果、蔬菜、家用电器、四条腿的动物)，令患者行语义联想后讲出具体事物的名称，描述时间30秒，静息时间30秒，四组共4分钟。此任务中四组中性词语，了解受试者语言概念的归纳能力不带感情色彩，用于基础的症状图谱分析。除此之外，本发明的方法在执行时，认知任务还可包括认知子任务，子任务间有间隔30秒的休息，其顺序是按照任务的心理负荷和实验需要与临床心理意义的要求排序。具体可分为：(一)静息状态：是指被测者在任务开始前意识清晰合作，能按操作员指令处于安静休息、不思考任何问题、肌肉放松的状态，呼吸平稳，并记录被测者在静息状态下的脉搏速率。检测前静息态5分钟，记录静息态30秒。(二)情绪图片任务(ept)：从国际情绪图片任务图集，选取15张情绪图片，其中5张正性、5张中性图片、5张负性图片，每张图片呈现4秒，按键评估愉快、中性、不愉快，时间2秒，共1分30秒。作为认知任务的对环境适性任务，为下面的语言流畅任务产生预实验应用，使被检者有适应期，保证稳定性；该任务刺激强度低，放于语言流畅任务前，可使被检者放松、降低紧张感。(三)对指运动任务(ftt)：患者按照屏幕提示语要求完成拇指与其余四指的对指任务，依次由食指到小指再从小指到食指重复运动，时间30秒，静息时间30秒，左右手交替进行一次。共2组，2分钟。适应性任务。(四)症状刺激任务(spt)：屏幕上会出现一些图片(图片内容根据实验心理学原理，包括应激抢救场景、头痛症状图片、胸口疼痛、家庭暴力漫画)，被测者需用简单的话语或3-5个词组描述看到的图片内容及感受，描述时间30秒，静息期30秒，每组时间60秒，共4组，总时间4分钟。而进一步地，在针对患者前额标定脑区的45个通道进行检测获得全时序图谱数据后，针对获得检测曲线，还可进行进一步处理，具体为：针对所述检测曲线进行高斯低通滤波；根据近红外脑成像图谱检测仪器在所述检测曲线的纵轴设定观察区间；所述归一化处理在所述观察区间进行。且依据所述图谱数据构建脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白的检测曲线，还包括去除超过所述观察区间第一预设值的漂移信号去除，重构所述检测曲线；其中，针对所述检测曲线进行采样，包括针对所述重构的检测曲线进行采样。接下来，在本发明方法中，可针对上一步骤的所述检测曲线进行采样，将检测总时间t作为横轴进行分区采样，并在纵轴做归一化处理，得到最终数据集；具体来说，将检测总时间t作为横轴进行分区采样，包括针对所述检测曲线中对应于的脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白两种蛋白分别进行采样，且将检测总时间t作为横轴进行分区时，分别对应横轴的1/6，1/3，1/2，2/3及5/6处。而在进行归一化处理时，最终数据集通过如下方式确定：dg＝{doxy,ddxy,dp}其中，doxy为氧合血红蛋白采样结果，ddxy为脱氧血红蛋白采样结果，ro为观察区间，dp为外围数据，包含了检测产生的人口学数据(例如年龄、性别两项)。所述氧合血红蛋白采样结果通过如下方式确定：所述脱氧血红蛋白采样结果通过如下方式确定：其中至及至分别对应不同的分区采样。进而，在本发明中，可依据标准图谱曲线构建神经网络算法模型，将多个通道的所述最终数据集分别输入神经网络算法模型，判定标准图谱在多个通道对应的检测曲线中所占的比重，依据预设比重与多个标准图谱的预设对应关系，得出判定结果。其中，判定标准图谱在多个通道对应的检测曲线中所占的比重，通过如下方式确定：pk＝{cnk/c-ci,k∈1,2,3,4,5,6}其中，pk为比重，c为总通道数，cnk为不同谱型的通道数，ci为无谱型通道数。以下以图4所示的完整流程对本发明方法做进一步说明：完整实施过程：1、图谱(数据)预处理：本发明方法首先将单一通道全任务时序图谱数据分解为hboxy曲线(氧合血红蛋白浓度相对变化)和hbdxy曲线(脱氧血红蛋白浓度相对变化)，并进行频率为5hz的高斯低通滤波，并根据所使用的仪器设置图谱观察区间ro(正负各一个区间)调整图谱。最后将任意相邻点超过的漂移信号去除，重构hboxy和hbdxy曲线。2、图谱(数据)特征提取：本算法然后重构的双血氧曲线进行采样，分别在总时间t(横轴)的1/6，1/3，1/2，2/3，5/6处对两种蛋白曲线进行采样，并在观察区间ro(纵轴)内作归一化，产生最终数据集合dg：dg＝{doxy,ddxy,dp}其中，doxy为氧合血红蛋白采样结果，ddxy为脱氧血红蛋白采样结果，dp为外围数据，包含了检测产生的人口学数据(年龄、性别两项)。3、训练神经网络：本算法使用了六个前向型神经网络(ffn)，图3所示，每个ffn对一种图1所示的谱型的识别。因此每个网络的输入神经数为14，输出神经数为1(图3)。每个网络将使用后向传播(bp)监督训练，分别使用20-50个不同的人口学和对半对照的图谱进行训练，直至错误方差满足小于1％的要求为止。4、构建专家系统：判别系统包含六个前述ffn，并且将每个ffn的输出n作为专家系统的输入。每个n的值域为{0,1}。系统优先选出输出值最高的nmax并将所有小于0.5的n剔除，输出在{0.5，1.0}之间的为候补，系统最后的输出(即单一通道最终的图谱分类)根据下表(仅部分理想条件列出)得出：n1n2n3n4n5n6输出含义max剔除剔除剔除剔除剔除1谱型1剔除max剔除剔除剔除剔除2谱型2剔除剔除max剔除剔除剔除3谱型3剔除剔除剔除max剔除剔除4谱型4剔除剔除剔除剔除max剔除5谱型5剔除剔除剔除剔除剔除max6谱型6剔除剔除剔除剔除剔除剔除0无谱型最后根据图谱的总通道数c(谱型数目cn，排除无谱型的通道数目ci)，算出每种谱型占所有通道的比重pk，pk为最终参考值用于输出判定结果。例如如c＝50，ci＝0，如果输出为1的研判结果总数为25，那么p1＝50％。则判定结果趋向于谱型1，依次类推，可分别依据pk值对患者谱型进行快速判断，辅助医生诊断。以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。当前第1页12