一种脑疾病分类方法、装置和用户终端与流程

本发明涉及图像识别技术领域，更具体地说，涉及一种脑疾病分类方法、装置和用户终端。

背景技术：

阿尔茨海默病(alzheimer’sdisease，ad，俗称老年痴呆症)是一种不可逆的慢性神经系统退行性疾病，主要临床表现为记忆力减退、认知能力下降、生活不能自理。阿尔茨海默病患者的存活期一般为3-10年，该病多发生于60岁以上的老年人，随着年龄的增长发病率逐渐增高。

可见，ad已经成为全世界共同面对的难题。然而，到目前为止ad的具体病因还不清楚，一旦患有ad将无法医治。因此，早日诊断并尽早治疗和干预是应对ad最有效的方法。阿尔茨海默病临床早期阶段表现为轻度认知障碍(mildcognitiveimpairment,mci)，此时为最佳诊断和干预时期。

通过静息状态功能磁共振成像技术(resting-statefunctionalmagneticresonanceimaging,rs-fmri)构建脑功能连接网络对疾病的分析和诊断至关重要。现有脑疾病分类方法主要是仅使用单个时间点rs-fmri数据进行分类，从而实现对于ad脑疾病的诊断，但现有的分类方法存在分类准确度低、数据有效性差的缺点，无法准确的对受试者的脑疾病情况进行诊断。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种脑疾病分类方法、装置和用户终端以解决现有技术的不足。

为解决上述问题，本发明提供一种脑疾病分类方法，包括：通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络；利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征；通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类。

优选地，所述“通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络”之前，还包括：采集基于至少两个不同时间点的受试者的多样本rs-fmri数据；所述多样本rs-fmri数据包括的多样本正常人rs-fmri数据、多样本早期轻度认知障碍rs-fmri数据和多样本晚期轻度认知障碍rs-fmri数据；其中，每个所述多样本rs-fmri数据包含有140个有序测试序列；去除每个所述多样本rs-fmri数据中的前10个有序测试序列，并对每个所述多样本rs-fmri数据中的剩余有序测试序列进行时间点校正，以便于根据校正后的多样本rs-fmri数据中的剩余有序测试序列构建多时间点脑功能连接网络。

优选地，所述“通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络”包括：定义受试者数量为n；表示第n个受试者的第r个脑区域所包含的m个血氧水平依赖的平均时间序列信号；表示除去的所有脑区域的数据；表示权重系数向量；其中，通过群稀疏正则化和平滑正则化来共同学习每个受试者的共享功能性脑网络；其目标函数为：rg(wr)是组正则化项，rs(wr)表示平滑项；rs(wr)的具体形式为：λ2表示平滑项参数；基于所述目标函数，通过迭代投影梯度下降算法得到多时间点脑功能连接网络。

优选地，所述“基于所述目标函数，通过迭代投影梯度下降算法得到多时间点脑功能连接网络”包括：所述目标函数中包括平滑项和非平滑项在第k次迭代中，投影梯度下降中包括两步方程：s(wr)在处的梯度表示为并且步长表示为γk，并且通过线搜索确定，第一步方程为：第二步方程为：利用加速梯度下降法加速所述第一步方程和第二步方程，计算搜索点；其中，αk是预定义变量，定义为从而得到多时间点脑功能连接网络。

优选地，所述“利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征”包括：利用加权图的局部聚类系数从每个所述多时间点脑功能连接网络中提取特征；通过无参数中心化多任务学习所述特征，识别出多时间点个性特征和多时间点共同特征，作为多时间点特征。

优选地，所述“利用加权图的局部聚类系数从每个所述多时间点脑功能连接网络中提取特征”之前，还包括：定义以获得所述多时间点脑功能连接网络的对称性；其中，z代表矩阵或者向量的转置。

优选地，所述“通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类”包括：基于相似性网络的方程g＝(v,e)，计算得到受试者的相似性和欧氏距离；其中v和e分别代表受试者的顶点和边缘权重的相似性，两个受试者的相似性用矩阵s表示；在顶点v上构造一完整的内核和一个稀疏的内核，得到归一化权重矩阵；并且，计算得到l个近邻平均值的局部亲和度，以及非相邻点的相似度值；基于所述归一化权重矩阵，以及l个近邻平均值的局部亲和度的数量，迭代更新所述完整的内核对应的核矩阵，并计算得到多时间点状态矩阵，从而在融合过程中，使用h作为核矩阵来捕获图的局部结构和计算效率，并通过支持向量机模型完成分类。

此外，为解决上述问题，本发明还提供一种脑疾病分类装置，包括：网络构建模块、纵向分析模块和融合分类模块；所述网络构建模块，用于通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络；所述纵向分析模块，用于利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征；所述融合分类模块，用于通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类。

此外，为解决上述问题，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储脑疾病分类程序，所述处理器运行所述脑疾病分类程序以使所述用户终端执行如上述所述脑疾病分类方法。

此外，为解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有脑疾病分类程序，所述脑疾病分类程序被处理器执行时实现如上述所述脑疾病分类方法。

本发明提供的一种脑疾病分类方法、装置和用户终端。其中，本发明所提供的方法利用融合稀疏网络模型与无参数中心化多任务学习方法相结合，纵向分析多个时间点rs-fmri特征数据，并通过相似性融合方法融合这些特征数据，进而完成分类，从而识别出早期和晚期的轻度认知障碍。本发明通过纵向分析更好地监测疾病进展模式，实现了基于融合稀疏网络学习纵向分析mci的方法，进而实现对于ad的早期诊断。本发明所提供的分类方法的与现有技术相比，数据有效性更强，分类准确度高，可实现准确地对受试者的脑疾病情况进行诊断。

本发明有效地利用多时间点rs-fmri数据对脑疾病进行纵向分析，并进行准确的分类；基于稀疏学习的方法提出融合稀疏网络的方法对脑功能连接网络进行构建，这种方法更加充分的考虑到了受试者脑功能连接网络之间的相似性；无参数中心化多任务学习方法进行特征选择，这种方法可以减少系统中参数的个数，增加稳定性的同时选择出多个时间点之间的相似性和特异性特征，有利于疾病的分析；采用相似性网络融合的方法融合与疾病最相关的多时间点特征，可以有效的增强多时间点特征的表达能力。

附图说明

图1为本发明脑疾病分类方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；

图2为本发明脑疾病分类方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明脑疾病分类方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明脑疾病分类方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明脑疾病分类方法第四实施例的步骤s130的细化流程示意图；

图6为本发明脑疾病分类方法第五实施例的流程示意图；

图7为本发明脑疾病分类方法第六实施例的流程示意图；

图8为本发明脑疾病分类装置的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境的结构示意图。

本发明实施例终端可以是的pc，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器、mp4播放器、便携计算机等可移动式终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏、输入单元比如键盘、遥控器，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。此外，终端还包括图像采集设备1006，具体可以为摄像头，相机等。所述图像采集设备1006通过通信总线1002与所述处理器1001连接。此外，终端还包括重力传感器1007。所述重力传感器通过通信总线1002与所述处理器1001连接。可选地，终端还可以包括rf(radiofrequency，射频)电路、音频电路、wifi模块等等。此外，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、数据接口控制程序、网络连接程序以及脑疾病分类程序。

本发明提供的一种脑疾病分类方法、装置和用户终端。其中，所述方法通过纵向分析更好地监测疾病进展模式，实现了基于融合稀疏网络学习纵向分析mci的方法，进而实现对于ad的早期诊断。本发明所提供的分类方法的与现有技术相比，数据有效性更强，分类准确度高，可实现准确地对受试者的脑疾病情况进行诊断。

实施例1：参照图2，本发明第一实施例提供一种脑疾病分类方法，包括：步骤s100，通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络；

上述，需要说明的是，稀疏模型在机器学习和图像处理等领域发挥着越来越重要的作用，它具有变量选择功能，可以解决建模中的过拟合等问题。tibshirani提出的lasso使得正则化稀疏模型真正开始流行。稀疏化模型包含稀疏模型，组稀疏模型，树稀疏模型和图稀疏模型。

上述，多时间点，为对于adni-2数据库中的样本数据，选择不同的时间点进行处理。例如，两个时间点，或者多于两个时间点。通过实验证明，时间点越多，最终所得到的分类结果越准确。

步骤s200，利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征；

上述，轻度认知障碍是介于正常衰老和痴呆之间的一种中间状态，是一种认知障碍症候群。与年龄和教育程度匹配的正常老人相比，患者存在轻度认知功能减退，但日常能力没有受到明显影响。轻度认知障碍的核心症状是认知功能的减退，根据病因或大脑损害部位的不同，可以累及记忆、执行功能、语言、运用、视空间结构技能等一项或以上，导致相应的临床症状，其认知减退要满足以下两点：

(1)认知功能下降：主诉或者知情者报告的认知损害，而且客观检查有认知损害的证据；或/和客观检查证实认知功能较以往减退。

(2)日常基本能力正常，复杂的工具性日常能力可以有轻微损害。

根据损害的认知域，轻度认知障碍症状可以分为两大类：

(1)遗忘型轻度认知障碍：患者表现有记忆力损害。根据受累的认知域数量，又可分为单纯记忆损害型(只累及记忆力)和多认知域损害型(除累及记忆力，还存在其他一项或多项认知域损害)，前者常为阿尔茨海默病的早期导致，后者可由阿尔茨海默病、脑血管病或其他疾病(如抑郁)等引起。

(2)非遗忘型轻度认知障碍：患者表现为记忆功能以外的认知域损害，记忆功能保留。也可以进一步分为非记忆单一认知域损害型和非记忆多认知域损害型，常由额颞叶变性、路易体痴呆等的早期病变导致。

上述，多时间点特征，即为通过纵向分析所得到的最具有判别力的特征。

步骤s30，通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类。

上述，需要说明的是，在统计学习理论中，支持向量机是针对二值分类问题提出的，并且成功地应用子解函数回归及一类分类问题，虽然支持向量机在解决二值分类问题时获得了巨大的成功，但实际应用中的大量多值分类问题也进一步要求如何将支持向量机推广到多分类问题上。

上述，需要说明的是，支持向量机(supportvectormachine，svm)是corinnacortes和vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。在机器学习中，支持向量机(svm，或支持矢量网络)是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

本发明提供的一种脑疾病分类方法、装置和用户终端。其中，本发明所提供的方法利用融合稀疏网络模型与无参数中心化多任务学习方法相结合，纵向分析多个时间点rs-fmri特征数据，并通过相似性融合方法融合这些特征数据，进而完成分类，从而识别出早期和晚期的轻度认知障碍。本发明通过纵向分析更好地监测疾病进展模式，实现了基于融合稀疏网络学习纵向分析mci的方法，进而实现对于ad的早期诊断。本发明所提供的分类方法与现有技术相比，数据有效性更强，分类准确度高，可实现准确地对受试者的脑疾病情况进行诊断。

本实施例有效地利用多时间点rs-fmri数据对脑疾病进行纵向分析，并进行准确的分类；基于稀疏学习的方法提出融合稀疏网络的方法对脑功能连接网络进行构建，这种方法更加充分的考虑到了受试者脑功能连接网络之间的相似性；无参数中心化多任务学习方法进行特征选择，这种方法可以减少系统中参数的个数，增加稳定性的同时选择出多个时间点之间的相似性和特异性特征，有利于疾病的分析；采用相似性网络融合的方法融合与疾病最相关的多时间点特征，可以有效的增强多时间点特征的表达能力。

实施例2：参照图3，本发明第二实施例提供一种脑疾病分类方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s100“通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络”之前，还包括：

步骤s400，采集基于至少两个不同时间点的受试者的多样本rs-fmri数据；所述多样本rs-fmri数据包括的多样本正常人rs-fmri数据、多样本早期轻度认知障碍rs-fmri数据和多样本晚期轻度认知障碍rs-fmri数据；其中，每个所述多样本rs-fmri数据包含有140个有序测试序列；

上述，两个不同的时间点，可以为adni-2数据库中的多时间点的数据，例如基线时间点和一年后时间点。

例如，从adni-2数据库中获得基线和一年后时间点的数据，其中包含29个nc(正常受试者)，29个emci和18个lmci受试者的rs-fmri数据。

其中，adni-2数据库，为alzheimer’sdiseaseneuroimaginginitiative(adni)的公开的数据库，可通过其中数据库进行多样本数据的获取。其中的数据，所有受试者均由3.0tphilipsachieva在不同中心扫描，参数定义如下：tr/te＝3000/30mm，翻转角＝80°，包含有140个rs-fmri有序测试序列，成像矩阵＝64×64，共48片，体厚＝3.3毫米。

其中，rs-fmri数据是一个时间序列的四维数据。即一个三维数据bold信号+一个时间维度，每隔3秒扫描一次，共扫描140次，得到140个时间序列数据。

步骤s500，去除每个所述多样本rs-fmri数据中的前10个有序测试序列，并对每个所述多样本rs-fmri数据中的剩余有序测试序列进行时间点校正，以便于根据校正后的多样本rs-fmri数据中的剩余有序测试序列构建多时间点脑功能连接网络。

上述，使用基于spm12的标准预处理程序对rs-fmri数据进行预处理。在进行处理之前，丢弃每个受试者的前10个rs-fmri有序测试序列，以保持磁化强度相等。

上述，剩余的130个有序测试序列通过切片收集的交错序列进行校正，其利用回波平面扫描来确保每个切片上的数据对应于一致的时间点。

插值时间点设置为tr/2，以便每个tr的相对误差最小。使用刚体空间变换和最小二乘法，其在重新获得时间延迟之后重新调整切片定时以校正每个对象的rs-fmri时间序列。为了去除头部运动，每个受试者的最后第二个时间序列的图像用作所有后续时间序列的图像重新对齐的参考。需要说明的是，数据处理前需要进行数据配准，做配准需要选择一个标准，在本实施例中，以倒数第二个作为标准。

上述，本实施例中，通过使用自动解剖标记(aal)模板将rs-fmri分成90个脑区域。我们使用dparsf软件预处理数据。高通滤波器用于细化每个脑区域的平均rs-fmri时间序列。此外，去除头部运动参数，脑脊液和白质的平均血氧合度依赖(bloodoxygenationleveldependent，bold)时间序列。提取90个脑区域(roi)中的bold信号的平均值作为原始rs-fmri信号(即，90个脑区域)。本实施例，通过对于rs-fmri数据进行采集和预处理，从而实现数据对齐和校正，从而减少数据统计误差，提高分类的准确度。

实施例3：参照图4，本发明第三实施例提供一种脑疾病分类方法，基于上述图3所示的第二实施例，所述步骤s100“通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络”包括：

步骤s110，定义受试者数量为n；表示第n个受试者的第r个脑区域所包含的m个血氧水平依赖的平均时间序列信号；表示除去的所有脑区域的数据；表示权重系数向量；其中，

需要说明的是，在本实施例中，矩阵用粗体大写字母表示，向量用粗体小写字母表示，标量用普通斜体字母表示。其中，r代表：实数集m代表：血氧水平依赖的平均时间序列信号的个数。

上述，在本实施例中，矩阵用粗体大写字母表示，向量用粗体小写字母表示，标量用普通斜体字母表示。例如，假设有n个受试者，是输入的数据，用自动解剖标记(aal)模板把大脑分割成为r个rois。

表示第n个受试者的第r个roi所包含的m个血氧水平依赖的平均时间序列信号。表示除去的所有rois的数据。表示权重系数向量。其中，

目前，基于稀疏学习的方法提出了很多构建脑功能连接的模型。最典型的模型之一是组约束稀疏(gcs)网络，其定义如下：其中，rg(wr)是组正则化项，定义如下：

λ1是组正则化项参数||wr||2,1表示的l2-范数之和。具体的，用l2-范数来约束行向量，也就是所有受试者第r个特征。用l1-范数来约束r-1rois的权重，进行联合选择。gcs是构造稀疏脑网络的一种方法，这种方法保证在同一个组的所有模型有相同的连接方式。l2-范数被强加在不相等的矩阵wr上的相同元素上。这使得对应于跨越不同受试者的连接的权重被组合在一起。约束在受试者之间强加了公共连接拓扑，并利用它们之间的连接权重的变化。如此，该模型能够通过剩余的roi重建目标roi。此外，每个roi的重建独立于其他roi。然而，现有的gcs模型忽略了模型中不同受试者的平滑特性。

步骤s120，通过群稀疏正则化和平滑正则化来共同学习每个受试者的共享功能性脑网络；其目标函数为：rg(wr)是组正则化项，rs(we)表示平滑项；rs(wr)的具体形式为：λ2表示平滑项参数；

为解决上述问题，本实施例提供一种新模型，通过群稀疏正则化和平滑正则化来共同学习每个受试者的共享功能性脑网络。其目标函数如下：

rg(wr)是组正则化项，rs(wr)表示平滑项；rs(wr)的具体形式如下：rs(wr)＝λ2n＝1n-1wrn-wrn+11；λ2表示平滑项参数。

第二项将来自相同组的两个连续加权矢量之间的多样性约束为尽可能小。当λ2为0的时候，本实施例中提出的方法就可以变为gcs功能连接网络方法。由于在平滑项中使用了l1-范数因此鼓励权重向量差异，因为在加权的不平等向量中将出现许多零分量。换句话说，由于平滑约束，来自相邻权重向量的大量分量将是相同的。由于我们的任务中的权重非零，因此将选择信息功能。我们引入平滑项来平滑受试者的连通系数。此外，融合该学习模型中的正则化项，以施加高水平的约束。综上，将这种稀疏学习模型称为融合稀疏网络(fsn)。

步骤s130，基于所述目标函数，通过迭代投影梯度下降算法得到多时间点脑功能连接网络。

迭代求解方程得到的结果为即为用r-1个rois表达第r个roi的结果，表示第r个roi与其它r-1个rois之间的关系。计算r次，得到r个w_r，组成由于第r个roi与第r个roi之间的关系无意义，所以补0，最终得到则第n个受试者的脑功能连接网络为w^*，其中，

上述，迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。比较典型的迭代法如“二分法”和"牛顿迭代法”属于近似迭代法。

实施例4：参照图5，本发明第四实施例提供一种脑疾病分类方法，基于上述图4所示的第三实施例，所述步骤s130“基于所述目标函数，通过迭代投影梯度下降算法得到多时间点脑功能连接网络”包括：

步骤s131，所述目标函数中包括平滑项和非平滑项n(wr)＝λ1|wr|2,1+λ2n＝1n-1wrn-wrn+11；

需要说明的是，在本实施例中，矩阵用粗体大写字母表示，向量用粗体小写字母表示，标量用普通斜体字母表示。

在第k次迭代中，投影梯度下降中包括两步方程：

s(wr)在处的梯度表示为并且步长表示为γk，并且通过线搜索确定，第一步方程为：第二步方程为：

上述，在第k次迭代中，投影梯度下降中包含两个步骤。s(wr)在处的梯度表示为并且步长表示为γk，并且通过线搜索确定。

第一步表示为：第二步表示为：对于方程中的非平滑项n(wr)，可通过顺序计算与组lasso和融合lasso约束相关的近端算子得出。其中，组lasso,如上式：

需要说明的是，目前组lasso主要用在特征选择，用于构建脑功能连接网络较少；融合lasso是在组lasso的基础上加一些约束项，如上式：

近端算子：与凸函数相关的算子，优化凸函数的一种术语，本实施例中的目标函数是一个凸函数；

上述，近端算子、组lasso、凸函数等为机器学习中术语。步骤s132，利用加速梯度下降法加速所述第一步方程和第二步方程，计算搜索点；其中，αk是预定义变量，定义为从而得到多时间点脑功能连接网络。

加速梯度下降法用于进一步加速上述梯度。计算搜索点而不是基于执行梯度下降。

其中αk是预定义变量，定义如下：最后，获得了新的近似解。

具体的，解决方案的算法的步骤可以如下：

输入:

输出:

1、初始化k＝0,为单位矩阵；

2、重复；

3、求解方程(第一步方程)，更新

4、求解方程更新

5、求解方程(第二步方程)，更新

6、k＝k+1；

7、直到收敛或者满足停止的标准。

在本实施例中，通过目标函数中的平滑项和非平滑项进行第k次迭代，投影梯度下降中包括两步方程，并将该两步方程进行利用加速梯度下降法加速，从而得到多时间点脑功能连接网络。本实施例中，目的是利用多时间点rs-fmri数据对ad、mci进行纵向分析诊断(疾病是发展进行性的)，构建脑功能连接网络是利用rs-fmri数据进行分析的必要步骤。其优点可以为如下两点：1、多时间点脑功能连接网络可以纵向分析，分析疾病发展状态；2、综合多时间信息可以有利于疾病的诊断。

实施例5：参照图6，本发明第五实施例提供一种脑疾病分类方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤s200“利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征”包括：

步骤s210，利用加权图的局部聚类系数从每个所述多时间点脑功能连接网络中提取特征；

需要说明的是，在本实施例中，矩阵用粗体大写字母表示，向量用粗体小写字母表示，标量用普通斜体字母表示。

上述，需要说明的是，聚集系数是表示一个图形中节点聚集程度的系数，证据显示，在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。在现实世界的网络，这种可能性往往比两个节点之间随机设立了一个连接的平均概率更大。这种相互关系可以利用聚类系数进行量化表示。

上述，加权图的局部聚类系数为一种从bfcn中提取特征的方法。其中，bfcn为bfcn(brainfunctionalconnectivitynetwork)，是‘脑功能连接网络’的缩写。

步骤s220，通过无参数中心化多任务学习所述特征，识别出多时间点个性特征和多时间点共同特征，作为多时间点特征。

上述，为了克服使用单个时间点的数据的缺点，使用用于纵向分析的多时间点信息来提高疾病的诊断准确性。本实施例通过共同学习具有多个时间点的特征，以同时识别特定和共同的特征，这有助于分析疾病的发展。不同时间点的具体特征表征疾病进展的差异，而共同特征描述疾病进展的相互作用。这些不同时间点的组合作相互帮助以提高识别性能。在建立的多时间点模型中，有可能发现更多具有生物学意义的生物标志物。

设为具有t个时间点的fsn特征矩阵。将每个时间点的特征划分为一个组。每组数据都被视为一项任务，并且有t任务。令为第t任务的标签向量，n为受试者数，r为特征维。权重矩阵是

通过最小平方损失函数来选择信息特征的多任务学习被定义为：

其中γ表示控制稀疏比的非负参数。在本实施例中，中心正则化用于惩罚系数向量的方差，即，中心正则化用于约束权重向量的差异，这可以使不同的任务相互协助。

目标函如下：

为了便于优化并找到变量wt和重新设计并改进上述函数

即为：

通过相对于变量wt和顺序取导数来优化αt。因此，解决了等式通过交替更新等式和等式为了优化，重新设计等式为：

其中被初始化为是一个单位矩阵，是所有wt的平均值，αt和βt可以当作是中心正则化项的权重系数。需要说明的是，αt和βt可以自动的被调节，αtβt是控制wt，其在中变化尽可能的小，这使得所有任务相似。αtβt用于衡量xt的多样性和灵活性。如果xt更类似于其他任务，则αtβt的值应该足够大以推动wt更接近在这种情况下，xt具有较小的灵活性和更高的稳定性。

上述等式和(βt＝12wt-w2)组合为：

可以写成如下形式：

上述等式是一个标准的多任务稀疏学习目标函数，利用malsar工具包解目标方程，从而实现通过无参数中心化多任务学习所述特征，识别出多时间点个性特征和多时间点共同特征，作为多时间点特征。此过程为pfc特征选择，选择出最具有判别性的特征。其中，malsar工具包为一种多任务学习算法的工具箱。

述步骤s210，“利用加权图的局部聚类系数从每个所述多时间点脑功能连接网络中提取特征”之前，还包括：

步骤s230，定义以获得所述多时间点脑功能连接网络的对称性；其中，z代表矩阵或者向量的转置。

不对称脑功能连接网络会影响最终分类准确性。因此，定义以获得对称性。利用加权图的局部聚类系数从每个建立的脑功能连接网络中提取特征。

具体地，在网络中计算每个节点的聚类系数，以量化节点连接到相邻节点的概率。假设网络中有r个节点，wij是边的权重，它将顶点i连接到顶点j。vi表示直接连接到顶点i的顶点集，并且vi中的元素数定义为|vi|，我们将顶点i的集群系数定义为：

本实施例中，具有90个roi(脑区域)的自动解剖标记(aal)图谱被用于脑部分割。因此，每个多时间点脑功能连接网络生成包含90个聚类系数的特征向量。其中，90*90*n维的脑功能连接网络，提取得到90*n的特征，n是受试者个数。

实施例6：参照图7，本发明第五实施例提供一种脑疾病分类方法，所述步骤s300“通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类”包括：

步骤s310，基于相似性网络的方程g＝(v,e)，计算得到受试者的相似性和欧氏距离；其中v和e分别代表受试者的顶点和边缘权重的相似性，两个受试者的相似性用矩阵s表示；

需要说明的是，在本实施例中，矩阵用粗体大写字母表示，向量用粗体小写字母表示，标量用普通斜体字母表示。

上述，需要说明的是，欧几里得度量(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

步骤s320，在顶点v上构造一完整的内核和一个稀疏的内核，得到归一化权重矩阵；并且，计算得到l个近邻平均值的局部亲和度，以及非相邻点的相似度值；

上述，归一化，因为得出的特征向量之和不一定是1，所以要将特征向量分别除以这几个向量之和，重新得出的数就是权重向量。比如：得到的特征向量为(0.68530.22130.0933)，它们的和是0.9999，并不是1，所以要对其进行归一化处理。分别用0.6853/0.9999；0.2213/0.9999；0.0933/0.9999。然后四舍五入，最后得出的数为(0.68540.22130.0933)，这些数值的和为1，所以叫归一化处理。

亲和度是用来表示一个实体与其他实体之间的亲和程度。假设有两个实体e1和e2，如果他们从来没有被相同的活动使用，则他们的亲和度e(e1,e2)＝0；如果他们总是同时被每一个活动所使用，则他们的亲和度e(e1,e2)＝1。如果仅被某些活动一起使用，则其亲和度e(e1,e2)在(0,1)的区间内。

步骤s330，基于所述归一化权重矩阵，以及l个近邻平均值的局部亲和度的数量，迭代更新所述完整的内核对应的核矩阵，并计算得到多时间点状态矩阵，从而在融合过程中，使用h作为核矩阵来捕获图的局部结构和计算效率，并通过支持向量机模型完成分类。

需要说明的是，其中，fi和fj分别代表第i和第j个受试者的特征。g＝(v,e)代表了相似性网络，其v和e分别代表受试者的顶点和边缘权重的相似性，两个受试者的相似性用矩阵s表示，其计算公式如下：

s(i,j)和ρ(fi,fj)分别指的是受试者的相似性和欧氏距离。μ是一个超参数。εi,j被定义为：

ni表示特征fi在图g中的一系列相邻的特征，mean(ρ(fi,ni))表示fi到近邻的平均距离。

在顶点集v上构造一个完整的内核和一个稀疏的内核。p(i,j)是归一化权重矩阵，p(i,j)，具体表示如下：

l个最近邻居的平均值的局部亲和度定义为：

非相邻点的相似度值是基于远程相似性不如本地相似性的假设来设置的。这里p具有完整信息，而h仅包含每个受试者最相似的信息。这里p具有完整信息，而h仅包含每个受试者最相似的信息。假设有t个时间点，p^(t)和k^(t),是m＝0时的初试状态矩阵。

然后，如下所示迭代地更新完整的核矩阵：其中z代表矩阵或者向量的转置。表示m次迭代后第t个时间点数据的状态矩阵。然后计算所有时间点的状态矩阵：

snf从p开始作为初始状态，并在融合过程中使用h作为核矩阵来捕获图的局部结构和计算效率。从而在融合过程中，使用h作为核矩阵来捕获图的局部结构和计算效率，并通过支持向量机模型完成分类通过上述融合计算，最终得到的是，多个时间点最具有判别性的特征进行融合的结果。

在本实施例中，通过相似性性网络方程，计算得出受试者的相似性和欧氏距离，并得到归一化权重矩阵，计算l个近邻均值的局部亲和度以及非相邻点的相似度，并基于上述参数迭代更新完整内核对应的核矩阵，计算得到多时间点的状态矩阵，从而实现融合，并在融合过程中，使用h作为核矩阵来捕获图的局部结构和计算效率，并通过支持向量机模型完成分类，通过迭代融合，实现了融合所被选择的多个时间点特征，融合后的特征被送进支持向量机模型进行分类，从而使最终的分类结果更加准确。

此外，参考图8，本发明还提供一种脑疾病分类装置，包括：网络构建模块10、纵向分析模块20和融合分类模块30；所述网络构建模块10，用于通过融合稀疏网络模型构建多时间点脑功能连接网络；所述纵向分析模块20，用于利用无参数中心化多任务学习方法对所述多时间点脑功能连接网络中的早期轻度认知障碍样本和晚期轻度认知障碍样本进行纵向分析，得到多时间点特征；所述融合分类模块30，用于通过相似性融合方法融合所述多时间点特征，并通过支持向量机模型完成分类。

此外，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储脑疾病分类程序，所述处理器运行所述脑疾病分类程序以使所述用户终端执行如上述所述脑疾病分类方法。

此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有脑疾病分类程序，所述脑疾病分类程序被处理器执行时实现如上述所述脑疾病分类方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。