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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

摘要：本发明提供一种基于多模态影像组学的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估系统：系统包括：数据采集单元，用于采集待评估患者的多模态脑影像数据；影像组学特征提取单元，用于对各模态的脑影像数据标注肌萎缩侧索硬化相关脑区，并进行影像组学特征提取；特征数据筛选单元，用于对提取的影像组学特征数据进行筛选；抑郁风险评估单元，为预训练的神经网络模型，用于基于筛选得到的评估数据进行分类预测，得到待评估患者的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估结果。本发明解决了现有技术中的抑郁风险评估主要依靠患者的临床表现，医生和患者的主观性影响较强，且没有考虑到肌萎缩侧索硬化疾病因素对于抑郁判断的影响，导致评估准确性差的问题。

主权项：1.一种基于多模态影像组学的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于采集待评估患者的多模态脑影像数据；所述多模态脑影像数据包括磁共振成像中的T1加权相T1WI、T2加权相T2WI、弥散张量成像DTI和静息态磁共振成像fMRI脑影像数据；影像组学特征提取单元，用于对各模态的脑影像数据标注肌萎缩侧索硬化相关脑区；并对标注的肌萎缩侧索硬化相关脑区进行影像组学特征提取，得到所述待评估患者对应的影像组学特征数据；特征数据筛选单元，用于基于预先构建的样本数据集，对所述影像组学特征数据进行筛选，得到所述肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估数据；所述样本数据集中的每个样本数据包括个特征数据；所述基于预先构建的样本数据集，对所述影像组学特征数据进行筛选，包括：选择所述影像组学特征数据中与对应模态样本数据相同的个特征数据，并将每个特征数据除以，得到新的影像组学数据；计算所述待评估患者的新的影像组学数据与每个样本数据间的欧式距离，采用所述欧式距离作为所述待评估患者对应的新的特征数据，并对新的所述特征数据进行秩归一化；利用自动编码器对秩归一化后的所述特征数据进行特征转换；计算特征转换后的每个特征与各样本数据的皮尔逊相关矩阵，并基于所述相关矩阵排除皮尔逊相关系数小于预设值的特征数据，对得到的不同模态的特征数据进行融合拼接，得到肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估数据；抑郁风险评估单元，为预训练的神经网络模型，用于基于所述肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估数据进行分类预测，得到所述待评估患者的肌萎缩侧索硬化抑郁风险评估结果。

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