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公开(公告)号：CN114287908A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111645025.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提供了一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法，通过多通带特征融合达到脑连接分类的目的。本发明主要包括全脑功能连接影像特征提取和多通带图卷积融合网络两个主要部分。针对所有受试者功能性核磁共振数据，本发明在现有的图卷积网络的基础上，引入图散射卷积融合低通滤波和带通滤波，实现多通带特征学习。并且，进一步采用残差过滤模块和对抗生成模块降低噪声的影响，提高对干扰信息的鲁棒性，提取出稳定、高区分度的特征，进而实现脑连接分类目标任务。
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公开(公告)号：CN111551751A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010341745.X
申请日：2020-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01N33/74 , G01N33/68 , G01N33/577
Abstract: 本发明公开了一种血清蛋白标志物，所述标志物为BDNF、皮质醇和/或IFN-gamma蛋白中的一种或几种。本发明还公开了所述的血清蛋白标志物的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。本发明还公开了一种酶联免疫吸附测定试剂盒。本发明联合使用上述三种蛋白区分MDD和HC时ROC曲线下的AUC为0.884，敏感性和特异性分别为86.7%和83.3%，具有很好的MDD诊断价值；而当仅联合使用BDNF和皮质醇区分MDD和HC时AUC为0.841，特异性为66.7%，但敏感性高达90%，因而具有很好的MDD筛查价值。
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公开(公告)号：CN114966053A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210567051.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01N33/68 , G01N33/74 , G01N33/543 , G01N33/58 , G01N15/14 , G01N21/64 , A61B5/055 , A61B5/16 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及生物科学技术领域，尤其是一种基于血清蛋白与大脑功能指标的模型、系统及其用途，脑功能指标值包括静息态大脑低频振幅(ALFF)值和局部一致性(ReHo)值，血清蛋白浓度包括血清IL‑4、IL‑6、IL‑10、BDNF和皮质醇浓度。本发明通过线性判别分析(LDA)构建联合个体右侧尾状核的ALFF、左侧枕中回和额上回的ReHo、血清IL‑4、IL‑6、IL‑10、BDNF和皮质醇浓度等指标在内的模型，可用作特异性诊断抑郁症的工具，为诊断抑郁症提供了一条全新的途径。
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公开(公告)号：CN113436724A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110700212.0
申请日：2021-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及生物科学技术领域，尤其是一种基于量表与大脑功能指标的模型、系统及其用途，现提出如下方案，一种基于量表与大脑功能影像指标的模型，模型的构建方法包括如下：构建处理脑功能指标值、儿童期创伤经历量表值和社会支持评定量表值的数学回归方程，脑功能指标值包括静息态大脑低频振幅值和脑区功能连接值，儿童期创伤经历量表值包括情感忽视分量表值和躯体虐待分量表值。本发明通过构建联合个体右侧后扣带(rPCG)脑区ALFF、左侧中央后回内部(lPG‑lPG)脑区FC、PA(躯体虐待分量表值/得分)和EN(情感忽视分量表值/得分)及SSRS(社会支持评定量表值/得分)等指标在内的模型，可用作特异性诊断抑郁症的工具，为诊断抑郁症提供了一条全新的途径。
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公开(公告)号：CN107621545A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710619126.0
申请日：2017-07-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01N33/68
Abstract: 本发明公开了检测BICC1蛋白含量的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。研究发现，BICC1蛋白在精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍和非精神疾病对照者血清中的差异性表达(精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍血清中上调表达)。采用BICC1蛋白作为指标，为检测精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍提供了一条全新的途径，ROC曲线下的面积值AUC为0.714～1.0，具有较高的诊断价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592836B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110898144.3
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种深度多模态图卷积的脑图分类方法，通过将不同模态间脑图进行融合达到脑图的分类目的。首先进行多模态脑拓扑图构建，利用静息态功能磁共振数据与弥散张量磁共振数据依据其生物学意义构建脑拓扑图；然后，进行多模态融合，包含功能‑结构融合和动态‑静态融合两个部分。本发明不仅使用了多种模态特征，并对其进行了融合，能够充分利用特征间的相似性和互补性，这使得进行脑图分类的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114287910A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111648999.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明提出了一种基于多阶段图卷积融合的脑功能连接分类方法，通过学习样本在不同子空间下的特征并利用图卷积融合达到脑功能连接分类的目的。首先，对原始的静息态功能磁共振数据进行处理，提取各样本显著的脑功能连接的特征作为各样本的原始特征；其次，利用深度子空间聚类理论提取原始特征在不同子空间维度下的特征；此外，利用数据多阶段的自表达属性自学习出可以更好表示样本间关系的拓扑图结构；最后，利用学习到的多阶段特征和拓扑图结构，采用图卷积融合的方式，输出分类结果。本发明不仅学习了多阶段的特征，并对其进行了有效融合，为脑功能连接的分类决策提供更为全面、不同阶段互补的信息，利用较少的监督信息即能取得良好的分类结果。
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公开(公告)号：CN113592836A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110898144.3
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种深度多模态图卷积的脑图分类方法，通过将不同模态间脑图进行融合达到脑图的分类目的。首先进行多模态脑拓扑图构建，利用静息态功能磁共振数据与弥散张量磁共振数据依据其生物学意义构建脑拓扑图；然后，进行多模态融合，包含功能‑结构融合和动态‑静态融合两个部分。本发明不仅使用了多种模态特征，并对其进行了融合，能够充分利用特征间的相似性和互补性，这使得进行脑图分类的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN115267162A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210568455.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种通过线性判别分析(LDA)构建的血清蛋白模型，所述模型为血清脑源性神经营养因子(BDNF)、VGF、双尾‑C基因同源物1(BICC1)、皮质醇和/或C反应蛋白(CRP)中的一种或几种。本发明还公开了所述的血清蛋白模型的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。本发明还公开了一种酶联免疫吸附测定试剂盒。本发明发现，BDNF、VGF、BICC1、皮质醇和CRP在抑郁症、精神分裂症、双相障碍、惊恐障碍和非精神疾病对照血清中的表达存在差异性。本发明通过LDA方法联合使用上述五种蛋白区分抑郁症、精神分裂症、双相障碍、惊恐障碍和非精神疾病对照时准确性高达96.5％。因此，由该五种血清蛋白使用LDA构建的多蛋白联合模型在精神疾病的诊断中具有较高的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN107621545B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710619126.0
申请日：2017-07-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01N33/68
Abstract: 本发明公开了检测BICC1蛋白含量的试剂在制备精神疾病诊断产品中的应用。研究发现，BICC1蛋白在精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍和非精神疾病对照者血清中的差异性表达(精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍血清中上调表达)。采用BICC1蛋白作为指标，为检测精神分裂症、单相抑郁障碍、双相躁狂、双相抑郁、惊恐障碍提供了一条全新的途径，ROC曲线下的面积值AUC为0.714～1.0，具有较高的诊断价值。
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