申请/专利权人：上海市第六人民医院;上海市精神卫生中心(上海市心理咨询培训中心);上海科技大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117770835A

主分类号：A61B5/369

分类号：A61B5/369;A61B5/372;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明属于信息处理技术领域，具体涉及一种分析发作性动作诱发性运动障碍神经网络功能及疾病状态的方法，包括：采集高密度脑电数据；计算单个脑区功率谱密度PSD；计算脑区间能量包络连接性PEC；建立疾病状态评估模型CPM。本发明基于对发作性动作诱发性运动障碍患者采集的129通道高密度脑电数据，经过数据预处理后进行源定位，依据相关模版划分脑功能区，并在不同振荡频率中计算各脑区的功率谱密度PSD以及两个脑区之间的能量包络连接性PEC，并针对疾病差异特征建立CPM模型；经数据集验证，该预测模型可用于发作性动作诱发性运动障碍的疾病状态预判；可以实现对发作性动作诱发性运动障碍致病机制的探究以及疾病状态的评估，具有良好应用。

主权项：1.一种分析发作性动作诱发性运动障碍神经网络功能及疾病状态的方法，其特征在于，包括：采集高密度脑电数据；计算单个脑区功率谱密度PSD；计算脑区间能量包络连接性PEC；建立疾病状态评估模型CPM；其中，在采集高密度脑电数据的过程中，使用129通道高密度脑电设备，采集受试者的睁眼和闭眼两种静息状态下的脑电数据；对所采集的脑电数据进行预处理后再进行源定位分析得出每个脑区活动的时间序列；根据AAL3脑模板共将大脑分为144个脑区，将所有脑区分为9个功能网络，分别为：默认模式网络DMN、背侧注意网络DAN、躯体运动网络SMN、腹侧注意力网络VAN、额顶网络FPN、视觉网络VN、边缘网络LN、皮质下区域SC、小脑CB；定义了六个频带的神经振荡，即δ2-4Hz、θ5-7Hz、α8-12Hz、β13-29Hz、low-γ30-59Hz和high-γ60-90Hz，并分别计算单个脑区在各神经振荡的功率谱密度PSD和任意配对的两个脑区间基于不同神经振荡的能量包络连接性PEC；在建立疾病状态评估模型CPM的过程中，将两组不同疾病状态间在各脑区具有差异的PSD和PEC作为输入，根据两组间差异的方向，将输入的所有特征分为阳性和阴性特征，在个体内将阳性和阴性特征分别加和之后再取绝对值加和，并将其作为每个个体的得分，并将其输入预测模型。

全文数据：

权利要求：

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