本技术涉及图像数据处理，特别是涉及一种卒中后认知障碍个体化靶点选择方法、设备及介质。
背景技术：
1、认知是大脑的最高级的功能之一，是由大脑各个脑区、网络相互协同作用的结果，而不同类型的病灶将会影响大脑不同的功能网络，从而综合性地导致不同程度的认知功能异常。复杂的大脑网络是认知功能的基础，病灶映射功能网络旨在计算出不同类型、不同位置的病灶会对哪个部分的大脑网络造成损伤，而不同的损伤网络节点之间必然存在着内在的信息交流从而形成方向性环路，因此找到这些被破坏的功能网络的源头，并对其进行神经调控，将有可能改善卒中后的认知功能。
2、经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation，tms)是一种无创、可逆的非药物神经调控方法，相比药物治疗更为安全，对改善卒中后运动功能等均具有较大潜力。目前已有通过功能磁共振来计算病灶映射功能网络的方法来探索多种神经系统疾病潜在的tms靶点，如局部脑损伤导致的成瘾，其潜在的tms靶点为副扣带回、左额叶盖和内侧额极皮层；卒中后疼痛的潜在靶点为初级运动区；脑损伤帕金森患者步态冻结的潜在tms靶点为小脑内侧背等等。
3、尽管现有的通过病灶映射功能网络探索潜在tms治疗靶点的方法已在多种神经系统疾病中实现，但该方法最大的缺点是仅考虑了一种类型的病灶，而卒中后认知障碍患者大部分除了本身的卒中梗死灶以外，还有白质高信号等病灶，这些病灶都与认知功能有着非常密切的关系，但目前现有的病灶映射功能网络方法并不能解决多类型病灶造成的功能损伤网络的问题，并且现有的病灶映射功能网络方法使用的均为无向的、基于皮尔森相关的功能连接网络，缺乏考虑不同受损网络节点之间的信息流方向问题，而这对于高级的认知功能来说也是非常重要的。此外，目前的病灶映射功能网络方法均为组分析，得到的是一个泛化性更强的靶点，缺乏个体化的精准性。
技术实现思路
1、本技术的目的是提供一种卒中后认知障碍个体化靶点选择方法、设备及介质，可提供更为准确、有效的卒中后认知障碍的个体化潜在治疗靶点。
2、为实现上述目的，本技术提供了如下方案：
3、第一方面，本技术提供一种卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，包括：
4、获取患者个体的多模态核磁影像数据并进行图像格式转换；所述多模态核磁影像数据包括：t1加权成像数据、功能磁共振成像数据、弥散加权成像数据、液体衰减反转恢复序列数据和磁敏感加权成像数据；
5、采用深度学习方法，对多模态核磁影像数据进行病灶分割，得到不同类型的病灶掩膜；所述病灶的类型包括：卒中梗死灶、白质高信号和出血灶；
6、采用pearson相关分析和单样本t检验，根据不同类型的病灶掩膜构建若干个病灶映射功能网络；所述病灶映射功能网络与所述病灶的类型一一对应；
7、采用主成分分析，根据所有病灶映射功能网络构建若干个主成分网络；所述主成分网络的个数小于所述病灶映射功能网络的个数；
8、对每个主成分网络进行分簇，仅保留大于设定体积的簇，并最多选取体积最大的设定个数的簇构建有向环路；
9、采用网络流的方法，从有向环路中确定源头簇对应的脑区作为个体化潜在治疗靶点。
10、可选地，采用深度学习方法，对多模态核磁影像数据进行病灶分割，得到不同类型的病灶掩膜，具体包括：
11、采用nnu-net深度学习方法，对多模态核磁影像数据中的弥散加权成像数据进行卒中梗死灶的分割，对多模态核磁影像数据中的液体衰减反转恢复序列数据进行白质高信号的分割，对多模态核磁影像数据中的磁敏感加权成像数据进行出血灶的分割，得到不同类型的病灶掩膜；所述病灶掩膜在病灶处的大脑信号均为1，其他位置处的大脑信号均为0。
12、可选地，采用pearson相关分析和单样本t检验，根据不同类型的病灶掩膜构建若干个病灶映射功能网络，具体包括：
13、将不同类型的病灶掩膜统一配准到mni标准空间，得到标准空间下的病灶掩膜；所述标准空间下的病灶掩膜包括：标准空间下的卒中梗死灶、白质高信号和出血灶的病灶掩膜；
14、获取公共数据集并进行预处理，得到标准空间下的公共数据集；所述公共数据集中包括若干健康个体的功能磁共振成像数据；
15、以标准空间下的病灶掩膜作为感兴趣区，与公共数据集中的功能磁共振成像数据相乘并对所有体素求平均，得到不同类型的病灶掩膜对应的病灶区平均信号；
16、将病灶区平均信号与公共数据集中的功能磁共振成像数据的剩余体素做pearson相关分析，得到不同类型的病灶掩膜对应的病灶功能连接矩阵，并确定不同类型的病灶掩膜对应的平均病灶功能连接矩阵；
17、对病灶功能连接矩阵进行单样本t检验并对t矩阵进行二值化，得到不同类型的病灶掩膜对应的t矩阵掩膜；
18、将不同类型的病灶掩膜对应的t矩阵掩膜与平均病灶功能连接矩阵相乘，得到若干个病灶映射功能网络。
19、可选地，将不同类型的病灶掩膜统一配准到mni标准空间，得到标准空间下的病灶掩膜，具体包括：
20、将多模态核磁影像数据中的弥散加权成像数据、液体衰减反转恢复序列数据和磁敏感加权成像数据线性配准到t1加权成像数据上，得到线性变换矩阵；
21、将多模态核磁影像数据中的t1加权成像数据非线性配准到mni标准空间的t1影像模板上，得到非线性矩阵；
22、将不同类型的病灶掩膜均乘以线性变换矩阵和非线性矩阵，得到标准空间下的病灶掩膜。
23、可选地，采用主成分分析，根据所有病灶映射功能网络构建若干个主成分网络，具体包括：
24、将所有病灶映射功能网络均重新排列为一维矩阵并进行矩阵组合，得到候选矩阵；
25、对候选矩阵进行主成分分析降维，得到主成分网络矩阵；
26、对主成分网络矩阵进行矩阵拆分并分别重新排列为三维矩阵，得到若干个主成分网络。
27、可选地，对每个主成分网络进行分簇，仅保留大于设定体积的簇，并最多选取体积最大的设定个数的簇构建有向环路，具体包括：
28、对每个主成分网络按照非零体素的聚集性进行分簇，仅保留大于5cm3的簇，并最多选取体积最大的6个簇，采用动态因果建模构建有向环路；其中，每个簇均由一群非零体素组成，簇的体积由体素个数乘以体素分辨率计算得到。
29、可选地，采用动态因果建模构建有向环路，具体包括：
30、根据选取的所有簇构建全连接模型；所述全连接模型用于对所有簇进行有向连接，每个簇对应一个脑区，每个簇之间的有向连接强度作为全连接模型的参数；
31、根据血流动力学响应函数构建血流动力学响应模型；所述血流动力学响应模型用于将脑区活动的变化转化为功能磁共振成像数据的变化；
32、基于全连接模型和血流动力学响应模型构建似然函数；
33、以最大化似然函数为目标，估计全连接模型的参数；
34、根据全连接模型的参数确定选取的所有簇之间的有向环路。
35、可选地，采用网络流的方法，从有向环路中确定源头簇对应的脑区作为个体化潜在治疗靶点，具体包括：
36、构建有向环路的邻接矩阵；
37、将邻接矩阵的所有列中零元素最多，且所有行中非零元素最多的节点确定为源头簇；
38、将源头簇对应的脑区作为个体化潜在治疗靶点。
39、第二方面，本技术提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现所述卒中后认知障碍个体化靶点选择方法。
40、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述卒中后认知障碍个体化靶点选择方法。
41、根据本技术提供的具体实施例，本技术公开了以下技术效果：
42、本技术提供了一种卒中后认知障碍个体化靶点选择方法、设备及介质，通过主成分分析对不同类型的病灶映射功能网络进行主成分提取得到主成分网络，更好地融合了多类型病灶的信息特征，通过对主成分网络进行分簇并计算关键簇的信息流方向，以有向环路的模式选择源头簇对应的脑区作为个体化潜在治疗靶点，使得靶点的选择更为有效。本技术通过综合考虑患者个体不同类型病灶影响的不同功能网络，并且提取最关键的损伤功能区，计算这些关键脑区之间的有向环路，通过信息流的方向性来确定出综合的病灶映射功能网络的源头簇，从而提供更为准确、有效的卒中后认知功能障碍的个体化潜在治疗靶点。
1.一种卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，采用深度学习方法，对多模态核磁影像数据进行病灶分割，得到不同类型的病灶掩膜，具体包括：
3.根据权利要求1所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，采用pearson相关分析和单样本t检验，根据不同类型的病灶掩膜构建若干个病灶映射功能网络，具体包括：
4.根据权利要求3所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，将不同类型的病灶掩膜统一配准到mni标准空间，得到标准空间下的病灶掩膜，具体包括：
5.根据权利要求1所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，采用主成分分析，根据所有病灶映射功能网络构建若干个主成分网络，具体包括：
6.根据权利要求1所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，对每个主成分网络进行分簇，仅保留大于设定体积的簇，并最多选取体积最大的设定个数的簇构建有向环路，具体包括：
7.根据权利要求6所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，采用动态因果建模构建有向环路，具体包括：
8.根据权利要求1所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法，其特征在于，采用网络流的方法，从有向环路中确定源头簇对应的脑区作为个体化潜在治疗靶点，具体包括：
9.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-8中任一项所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的卒中后认知障碍个体化靶点选择方法。
