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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本申请涉及一种基于静息态fMRI信号的NSSI预测方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法对于患者的静息态fMRI信号进行处理以及分类，得到其所属的NSSI亚型。区别于传统的NSSI诊断为医生询问，依赖医生主观判断，本发明是使用患者的静息态fMRI信号，使用生理数据进行疾病的分类，结果更加客观。同时也避免了询问时病人有可能隐瞒其NSSI行为，提高了病情预测的准确性。此外，传统的NSSI确诊多发生于NSSI行为之后，对身体的伤害已经发生，而本发明基于静息态fMRI信号对NSSI进行预测，具有提前预警和早期干预的优势。
主权项：1.一种基于静息态fMRI信号的NSSI预测方法，所述方法包括：采集被试的静息态fMRI数据并对所述静息态fMRI数据进行预处理；对于预处理后的fMRI数据，根据人类大脑皮层的Local-Global分区图谱提取皮层ROI的BOLD信号以及皮下ROI的BOLD信号；对于每个ROI的BOLD信号，两两之间求Pearson相关系数，然后做Fisher-Z变换得到FC矩阵，接着通过使用滑动窗口对时间轴进行截取，再取上三角并展开得到每个被试的dFC矩阵；通过TransfMRI模型对所述dFC矩阵进行特征提取；使用分类器对提取出的特征进行分类得到每个被试所属的NSSI亚型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 基于静息态fMRI信号的NSSI预测方法、系统和计算机设备
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