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公开(公告)号：CN108257657A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201611239707.3
申请日：2016-12-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及意识障碍者意识恢复预测的功能影像分析方法，具体涉及一种基于意识障碍者功能的磁共振检测的数据分析方法。本发明基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。本方法有助于用于预测脑损伤长期无意识患者能否恢复意识的参考。
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公开(公告)号：CN104337518B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410592967.3
申请日：2014-10-29
Applicant: 杭州师范大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法。该方法是首先根据病灶所在脑区位置使用任务态功能磁共振构建解剖模板，然后进行静息态功能磁共振扫描；通过独立成分分析方法对静息态功能磁共振数据分解，提取大脑功能网络；采用模板匹配方法对大脑功能网络进行相似度匹配，找出最相似与次相似大脑功能网络，分析处理得到最佳大脑功能网络，用于术前功能定位。该方法克服了传统术前定位种子点难以确定，独立成分分析模型阶数难以确定，成分识别主观度大且易错的三大经典难题，使术前定位客观准确，自动简便。
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公开(公告)号：CN104337518A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410592967.3
申请日：2014-10-29
Applicant: 杭州师范大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: A61B5/055
CPC classification number: A61B5/055
Abstract: 本发明公开一种基于静息态功能磁共振的术前脑功能网络定位方法。该方法是首先根据病灶所在脑区位置使用任务态功能磁共振构建解剖模板，然后进行静息态功能磁共振扫描；通过独立成分分析方法对静息态功能磁共振数据分解，提取大脑功能网络；采用模板匹配方法对大脑功能网络进行相似度匹配，找出最相似与次相似大脑功能网络，分析处理得到最佳大脑功能网络，用于术前功能定位。该方法克服了传统术前定位种子点难以确定，独立成分分析模型阶数难以确定，成分识别主观度大且易错的三大经典难题，使术前定位客观准确，自动简便。
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公开(公告)号：CN108257657B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201611239707.3
申请日：2016-12-28
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H30/20
Abstract: 本发明属医学图像处理及应用领域，涉及意识障碍者意识恢复预测的功能影像分析方法，具体涉及一种基于意识障碍者功能的磁共振检测的数据分析方法。本发明基于机器学习的数据分析方法，其包括，基于静息态功能磁共振数据(RS‑fMRI)，采用“加权组稀疏”算法构建人脑功能连接矩阵，从该矩阵中，用稀疏表征的特征筛选方法挑选对分类贡献高的功能连接特征用于自动预测；采用并采用线性支撑向量机构建预测模型，得到最终的对意识恢复与否的预测结果。本方法有助于用于预测脑损伤长期无意识患者能否恢复意识的参考。
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