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公开(公告)号:CN113345519A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110500589.1
申请日:2021-05-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑白质完整性与DNA甲基化的遗传影像多模态融合分析方法。本发明通过分析受试者全脑白质纤维完整性FA值,将患有某神经精神疾病患者与正常人进行组间比较,在Allen脑库中键入差异区域名称,获得在这些脑区高表达的基因名称,再从基因组甲基化样本中提取这些基因对应CpG位点的甲基化水平,采用相关分析统计这些CpG位点甲基化水平与FA值之间的关联。本发明对神经精神类疾病脑结构发育模式及其背后的表观遗传基础进行多模态融合分析,这种分析方法巧妙地将FA与DNA甲基化两模态数据结合起来分析,对现有的影像加表观遗传多模态数据信息的深入挖掘带来重大的应用及指导价值。
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公开(公告)号:CN113345519B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202110500589.1
申请日:2021-05-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑白质完整性与DNA甲基化的遗传影像多模态融合分析方法。本发明通过分析受试者全脑白质纤维完整性FA值,将患有某神经精神疾病患者与正常人进行组间比较,在Allen脑库中键入差异区域名称,获得在这些脑区高表达的基因名称,再从基因组甲基化样本中提取这些基因对应CpG位点的甲基化水平,采用相关分析统计这些CpG位点甲基化水平与FA值之间的关联。本发明对神经精神类疾病脑结构发育模式及其背后的表观遗传基础进行多模态融合分析,这种分析方法巧妙地将FA与DNA甲基化两模态数据结合起来分析,对现有的影像加表观遗传多模态数据信息的深入挖掘带来重大的应用及指导价值。
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公开(公告)号:CN118230904A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410324876.5
申请日:2024-03-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H20/70 , G16H50/70 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种电休克治疗疗效评估模型的构建方法及装置,通过收集患者在正常治疗过程中的脑电数据和疗效评估结果,利用滤波、切片、降采样和特征提取将原始数据整理为统一格式的数据集,应用孪生神经网络模型,结合自注意力机制,对治疗效果进行评估。该方法能够准确地反映患者脑功能状态,为电休克治疗提供了即时、高准确性及可解释性的疗效评估,有助于及时调整治疗方案,提高治疗的安全性和有效性。此外,本发明利用低密度脑电图作为数据源,大幅降低了临床应用的时间和经济成本,具有推广应用的潜力。本发明为电休克治疗疗效评估提供了具有可解释性的特征权重,有助于潜在生物标记物的发现,推进电休克疗法的进一步研究。
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公开(公告)号:CN115831381A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211650261.9
申请日:2022-12-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H50/70 , A61N1/04 , A61N1/38 , A61N1/36 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G16H20/40
Abstract: 本发明提供了电休克治疗参数选择模型的构建方法及装置、电休克治疗参数选择方法,其中的模型构建方法通过滤波、切片、降采样将原始数据整理为统一长度和格式的数据集,并对刺激参数进行编码。通过设计卷积神经网络提取脑电时间序列的深层特征,通过特征拓展增强刺激参数的表达能力,并利用特征融合将刺激参数嵌入特征向量,利用多层感知机作为分类器,得到最终的分类结果。本发明利用低密度脑电图作为数据源,挖掘和提取脑电数据的深层特征,可以在无需先验知识和专家参与的情况下,实现个性化电休克刺激参数的预测。本发明为电休克治疗刺激参数预测提供了解决方案,可实际应用于电休克疗法研究与临床实践推广。
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公开(公告)号:CN118267619A
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410358931.2
申请日:2024-03-27
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: A61N1/36
Abstract: 本申请公开了一种自动推荐治疗参数的电休克治疗系统和方法,该系统包括:信息输入设备、服务器和治疗设备;信息输入设备用于接收患者的静态医疗信息和精神状态评估信息,并上传至服务器;治疗设备用于采集患者治疗时的治疗参数和脑电数据,并发送至服务器;服务器用于根据静态医疗信息、精神状态评估信息、治疗时的治疗参数和脑电数据,生成最新的治疗参数选择模型;治疗设备还用于基于最新的治疗参数选择模型根据脑电数据生成最新治疗参数,并根据最新治疗参数向患者输出电刺激,实现了根据患者个体化的临床需求设置电休克治疗中的电刺激参数,有效提高了电休克治疗的有效率,增强了电休克治疗的安全性。
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公开(公告)号:CN112741613A
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN202110042211.1
申请日:2021-01-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及神经信号处理技术,具体涉及一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法,以大脑功能磁共振fMRI和结构磁共振DTI数据为研究对象,采集数据后,进行数据的预处理,保证数据的一致性,首先提取大脑默认网络各个成分,计算两两成分之间的功能连接值和结构连接值,再计算功能连接和结构连接之间的耦合值,采用独立样本t检验比较精神分裂症患者和健康者之间的差异,来研究精神分裂症患者大脑的功能和结构协调性的异常变化。该分析方法可反映人脑默认网络两个成分之间功能及结构的契合程度、协调程度,以此来研究不同的活动、刺激或者疾病情况下默认网络各个脑区的连接特征、功能和结构协调特征,具有较高的应用价值。
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