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1. (WO2017210873) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRÉDICTION DE MALADIE DU CERVEAU INDIVIDUALISÉE FAISANT APPEL À L'IMAGERIE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2017/210873 N° de la demande internationale : PCT/CN2016/085217
Date de publication : 14.12.2017 Date de dépôt international : 08.06.2016
CIB :
G06F 19/24 (2011.01) ,G06K 9/62 (2006.01) ,G06K 9/46 (2006.01) ,G06T 7/00 (2017.01) ,A61B 5/055 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
19
Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des applications spécifiques
10
Bio-informatique, c. à d. procédés ou systèmes pour le traitement de données génétiques ou se rapportant aux protéines en biologie moléculaire informatique
24
pour l'apprentissage automatique, l'exploration de données ou les bio statistiques, p.ex. détection de motifs, extraction de connaissances, extraction de règles, corrélation, agrégation ou classification
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62
Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
36
Prétraitement de l'image, c. à d. traitement de l'information image sans se préoccuper de l'identité de l'image
46
Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7
Analyse d'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage non binaire
A NÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61
SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
B
DIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
5
Mesure servant à établir un diagnostic; Identification des individus
05
Mesure pour établir un diagnostic au moyen de courants électriques ou de champs magnétiques
055
faisant intervenir la résonance magnétique nucléaire [RMN] ou électronique [RME], p.ex. formation d'images par résonance magnétique
Déposants :
中国科学院自动化研究所 INSTITUTE OF AUTOMATION, CHINESE ACADEMY OF SCIENCES [CN/CN]; 中国北京市 海淀区中关村东路95号 No.95 East Zhongguancun Road, Haidian District Beijing 100080, CN
Inventeurs :
隋婧 SUI, Jing; CN
姜荣涛 JIANG, Rongtao; CN
孟醒 MENG, Xing; CN
Mandataire :
北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙) BEIJING BOWEI INTELLECTUAL PROPERTY LAW CORPORATION; 中国北京市 东城区王府井大街99号世纪大厦A709 A709 Century Square, 99 Wangfujing Street Dongcheng District Beijing 100006, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) INDIVIDUALIZED BRAIN DISEASE PREDICTION METHOD AND SYSTEM BASED ON MAGNETIC RESONANCE IMAGING
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRÉDICTION DE MALADIE DU CERVEAU INDIVIDUALISÉE FAISANT APPEL À L'IMAGERIE PAR RÉSONANCE MAGNÉTIQUE
(ZH) 基于磁共振影像的脑疾病个体化预测方法和系统
Abrégé :
(EN) An individualized brain disease prediction method and system (50) based on magnetic resonance imaging. The method comprises: Step 1, acquiring a brain magnetic resonance image of a psychiatric patient (S1); Step 2, performing denoising and dimensionality reduction on the brain magnetic resonance image of the patient (S2); Step 3, using an ReliefF algorithm to perform feature selection (S3); Step 4, using a spatial cluster analysis method to adaptively obtain a spatial brain region (S4); Step 5, using a correlation-based feature selection algorithm to remove a redundant feature and obtain a best feature subset (S5); Step 6, performing, on the basis of the best feature subset, a multiple linear regression analysis to identify a potential biomarker (S6). The system (50) comprises: an acquiring module (51), a pre-processing module (52), a feature selection module (53), a clustering module (54), a screening module (55), and an identification module (56). The method and system (50) can quantify, on the basis of various image data of different modal types, a feature of interest in a psychiatric disease and perform individualized prediction, thereby enhancing identification of potential pathogenesis of a psychiatric disease.
(FR) L'invention concerne un procédé et un système de prédiction de maladie du cerveau individualisée (50) faisant appel à l'imagerie par résonance magnétique. Le procédé comprend les étapes suivantes : étape 1, acquisition d'une image de résonance magnétique du cerveau d'un patient psychiatrique (S1); étape 2, réalisation d'un débruitage et d'une réduction de dimensionnalité sur l'image de résonance magnétique du cerveau du patient (S2); étape 3, utilisation d'un algorithme ReliefF pour effectuer une sélection de caractéristiques (S3); étape 4, utilisation d'une méthode d'analyse de groupement spatial pour obtenir de manière adaptative une région spatiale du cerveau (S4); étape 5, utilisation d'un algorithme de sélection de caractéristiques basée sur la corrélation pour éliminer une caractéristique redondante et obtenir un meilleur sous-ensemble de caractéristiques (S5); étape 6, réalisation, sur la base du meilleur sous-ensemble de caractéristiques, d'une analyse de régression linéaire multiple pour identifier un biomarqueur potentiel (S6). Le système (50) comprend : un module d'acquisition (51), un module de prétraitement (52), un module de sélection de caractéristiques (53), un module de regroupement (54), un module de filtrage (55) et un module d'identification (56). Le procédé et le système (50) peuvent quantifier, sur la base de diverses données d'image de différents types modaux, une caractéristique d'intérêt dans une maladie psychiatrique et réaliser une prédiction individualisée, ce qui permet d'améliorer l'identification d'une pathogenèse potentielle d'une maladie psychiatrique.
(ZH) 一种基于磁共振影像的脑疾病个体化预测方法和系统(50)。该方法包括步骤1:获取精神疾病病人脑磁共振影像(S1);步骤2:对病人脑磁共振影像进行去噪和降维处理(S2);步骤3:利用ReliefF算法,进行特征选择(S3);步骤4:使用空间聚类分析方法自适应地得到空间脑区(S4);步骤5:利用基于相关的特征选择算法,去除冗余特征,得到最优特征子集(S5);步骤6:基于最优特征子集,进行多元线性回归分析,识别出潜在的生物标志(S6)。该系统(50)包括获取模块(51)、预处理模块(52)、特征选择模块(53)、聚类模块(54)、筛选模块(55)和识别模块(56)。该方法和系统(50)基于多种不同模态类型的影像数据,能对精神疾病的兴趣特征进行定量化、个体化地预测,有利于找出潜在的发病机制。
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)