(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111663445.4 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 鲁东大学 地址 264001 山东省烟台市芝罘区红旗中 路184号 (72)发明人 王刚　曲宗帅　 (74)专利代理 机构 北京中济纬天专利代理有限 公司 11429 代理人 王俊 (51)Int.Cl. G06T 11/00(2006.01) G06T 7/35(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G16H 30/00(2018.01) G06K 9/62(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种用于AD早期发现的单变量神经退行性 生物标志 物 (57)摘要 本发明公开了一种用于AD早期发现的单变 量神经退行性生物标志物， 属于阿尔兹海默症识 别技术领域， 通过对不同的感兴趣区域赋予不同 的权重， 以生成可靠且 稳健的单变量形态测量指 数来反映由阿尔兹海默症引起的大脑的形态变 化。 本发明与传统的单变量生物标志物相比， 具 有更高的统计功效， 并且可以更好地表征阿尔兹 海默症引起的大脑皮层的形态变化。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114187379 A 2022.03.15 CN 114187379 A 1.一种用于AD早期发现的单变量神经 退行性生物标志 物， 其特征在于， 包括： 提取待分析结构性核磁共振影像中的灰质部分并进行表面结构重建， 计算出灰质部分 表面厚度信息； 将灰质部分表面划分为34个解剖区域； 对所有个 体的灰质部分表面厚度信息与解剖区域进行配准； 提取群组间本质的形态结构特 征； 基于群组间本质的形态结构特征， 得到每个解剖区域中所有点的群组统计差异， 选定 形态变化 最显著的n个区域作为感兴趣区域； 根据统计差异的显著性， 为 不同的感兴趣区域分配不同的权 重进行加权计算； 计算单变量形态测量指数。 2.如权利要求1所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述对所有个 体的灰质部分表面厚度信息与解剖区域进行配准包括： 基于构建的灰质皮层三角网格和基于Fre eSurfer软件生成相对应的球面网格； 根据球谐基函数并通过最小二乘法估计 球谐系数； 使用一个统一的单位球体作为模板， 根据模板表面的球谐基函数配准不同个体的左半 球皮层表面。 3.如权利要求2所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述 根据球谐基函数并通过最小二乘法估计 球谐系数中， 球谐系数为： 其中， flm为球谐系数， 为球坐标， 为球谐函数。 4.如权利要求3所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述球谐函数为： 其中， Ylm为球谐函数， 是m阶勒让德 多项式。 5.如权利要求1所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述基于群组间本质的形态结构特征， 得到每个解剖区域中所有点的群组统计差异， 选定形态变化 最显著的n个区域作为感兴趣区域包括： 将统计结果与单样本进行比较， 测试每 个解剖区域整体萎缩的显著性； 对得到的每 个解剖区域差异进行统计； 对统计的解剖区域差异性进行排序， 选择差异最显著 的前n个解剖区域作为感兴趣区 域。 6.如权利要求1所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114187379 A 2在于， 所述根据 统计差异的显著性， 为不同的感兴趣区域分配不同的权重进行加权计算中 的权重为： 其中， pk为第k个感兴趣区域与单样本比较时， 统计差异的p－value值。 7.如权利要求1所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述计算单变量形态测量指数包括： 计算患阿尔兹海默症组与认知未受损组在感兴趣区域上的平均组 统计差异； 计算个体受试者与认知未受损组的统计差异； 通过在预定义的感兴趣区域上比较个体萎缩度与患阿尔兹海默症组萎缩度之间的相 似性来获得单变量形态测量指数。 8.如权利要求7所述的一种用于AD早期发现的单变量神经退行性生物标志物， 其特征 在于， 所述单变量形态测量指数的计算方法为： 其中， UMI为单变量形态测量指数， wk为权重， 为患阿尔兹海默症组萎缩度， 为 个体萎缩度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114187379 A 3