基于多模态神经影像的高血压脑损伤认知功能障碍辅助诊断的临床研究

1.基于深度神经网络的高血压脑损伤检测技术研究：开发深度卷积神经网络检测模型，实现对高血压脑损伤病灶的高敏感性检测，同时去除小出血灶、小静脉、血栓及钙化信号的干扰，计算微出血灶的大小、均值等量化信息。 2.基于图卷积神经网络的多模态磁共振脑网络组学标志物研究：针对高血压脑损伤认知功能障碍患者、无认知功能障碍的高血压脑损伤患者和健康对照组，进行多模态磁共振脑网络特征提取，获得高血压脑损伤认知功能障碍的脑网络组影像学标志物。 3.基于脑网络组标志物和临床指标的高血压脑损伤认知障碍深度学习诊断模型构建：通过提取多模态脑网络特征，训练深度学习分类模型，对脑网络特征进行分类，并根据随访时患者的认知、社会和心理健康状况，验证风险预测模型的性能。