一种儿童脑部发育状态的综合判断方法及系统

专利主权项内容

1.一种儿童脑部发育状态的综合判断方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括历史儿童脑部检测数据、基因信息、环境因素、生活方式数据以及对应的检测结果，所述第二信息包括待诊断儿童的脑部检测数据；根据所述历史儿童脑部检测数据中的磁共振成像数据和脑电图数据构建得到动态变化图，所述动态变化图为脑部结构与功能连接随时间变化的图谱；根据所述动态变化图、所述第一信息中的所述基因信息、所述环境因素和所述生活方式数据，通过利用进化算法识别各因素对脑部发育的影响生成发育影响模式，所述发育影响模式为影响儿童脑发育的多种因素之间相互作用和组合效应的综合描述；将所述发育影响模式进行分类处理得到分类结果，并对所述分类结果中每个类别的所述发育影响模式进行特征提取处理得到影响因子集；根据所述影响因子集和所述动态变化图构建得到脑部发育状态识别模型；根据所述脑部发育状态识别模型对所述第二信息进行识别处理得到脑部发育状态判断结果；其中，根据所述历史儿童脑部检测数据中的磁共振成像数据和脑电图数据构建得到动态变化图，包括：根据所述磁共振成像数据运用拓扑数据分析，通过对脑部结构进行集合特征提取处理得到脑部结构特征数据；应用动态系统理论分析所述脑电图数据，通过利用非线性动力学方法揭示脑电活动的动态模式，得到脑功能连接数据；根据所述脑部结构特征数据和所述脑功能连接数据进行网络构建处理得到初步动态变化图；根据所述初步动态变化图进行小波变换处理，通过提取和识别脑部成长的阶段性变化和功能连接的周期性波动得到最终的动态变化图；其中，将所述发育影响模式进行分类处理得到分类结果，并对所述分类结果中每个类别的所述发育影响模式进行特征提取处理得到影响因子集，包括：根据所述发育影响模式进行分类处理，通过将基因变异的类型、环境暴露的程度和生活方式的差异作为特征维度对所有所述发育影响模式进行可视化和分类得到分类结果，所述分类结果包括不同类别的发育影响模式；基于决策树算法对所述分类结果中每个类别的发育影响模式提取出决定类别划分的关键特征，得到每个类别的主导影响因子；根据所述主导影响因子进行皮尔逊相关系数计算，通过计算所述主导影响因子与对应的脑发育状态之间的线性相关性，得到关联强度；基于预设的逻辑回归模型对所述关联强度进行处理，建立主导影响因子与脑发育状态之间的定量关系，得到影响因子集。