神经影像标记物形态学融合分类指数的构建方法及应用

摘要

本发明为神经影像标记物形态学融合分类指数的构建方法及应用，该构建方法包括以下内容：获取M个中心的结构MRI数据，提取脑结构像特征数据；以各中心数据进行独自训练，分别建立各中心的分类模型，获得M个中心的分类模型；对于任意一个样本，在所有中心的分类模型，计算出该样本在每个模型每个特征的分类权重值，即SHAP矩阵；然后以每个模型训练时使用的样本量为权重，按照公式(1)计算获得单一的形态学融合分类指数MICI值：其中，Si代表模型i的样本量，B代表特征总数，ai代表了特征a在模型i中的SHAP值，i＝1～M。MICI值可以很好的实现对精神疾病患者及正常人之间的鉴别，具有良好的可解释性、进化性和可扩展性。