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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院

摘要：本发明公开了一种帕金森病患者磁共振成像的功能性脑连接分析方法，包括以下步骤：将帕金森早期患者和健康人员的多个功能性脑连接网络在完整性水平、网络水平和边缘水平上进行对照性分析，并依据分析结果在功能性脑连接网络中筛选出特异性网络；将帕金森早期患者的特异性网络与临床信息进行关联量化，利用CNN神经网络对特异性网络与临床信息进行关联量化结果进行学习训练得到辅助帕金森早期临床症状预判的临床症状脑连接分析模型。本发明揭示早期帕金森病中网络内和网络间脑连接的变化，有助于理解帕金森病发展的机制，利用早期帕金森病中网络内和网络间脑连接变化的客观性实现临床症状的判定，提高判定准确度，从而辅助后续的对症治疗。

主权项：1.一种帕金森病患者磁共振成像的功能性脑连接分析方法，其特征在于：包括以下步骤：选取帕金森早期患者的磁共振成像和健康人员的大脑磁共振成像，并在大脑磁共振成像中标记出多个功能性脑连接网络；将帕金森早期患者和健康人员的多个功能性脑连接网络在完整性水平、网络水平和边缘水平上进行对照性分析，并依据分析结果在功能性脑连接网络中筛选出用于辅助帕金森早期确诊的特异性网络；将帕金森早期患者的特异性网络与临床信息进行关联量化，利用CNN神经网络对特异性网络与临床信息进行关联量化结果进行学习训练得到辅助帕金森早期临床症状预判的临床症状脑连接分析模型；将帕金森早期患者的特异性网络与临床信息进行关联量化，包括：基于线性模型利用多元回归分析法将帕金森早期患者的蒙特利尔认知评估评分、汉密尔顿焦虑量表评分和汉密尔顿抑郁量表评分与特异性网络的节点连接度进行二维关联量化，其中，二维横向坐标为节点连接度，二维纵向坐标为评分值；提取出呈线性关系的特异性网络与蒙特利尔认知评估评分、汉密尔顿焦虑量表评分和汉密尔顿抑郁量表评分的二维关联量化结果；所述临床症状脑连接分析模型的构建包括：将呈线性关系的所述二维关联量化结果对应的特异性网络作为CNN神经网络的输入项，将呈线性关系的所述二维关联量化结果对应的蒙特利尔认知评估评分、汉密尔顿焦虑量表评分或汉密尔顿抑郁量表评分作为CNN神经网络的输出项，利用CNN神经网络对所述输入项和所述输出项进行学习训练得到所述临床症状脑连接分析模型；所述临床症状脑连接分析模型的模型表达式为：Scores=CNNnetwork；式中，Scores为评分值，network为特异性网络，CNN为CNN神经网络。

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