СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ ШИЗОФРЕНИЧЕСКОГО РАССТРОЙСТВА ПО ДАННЫМ СТРУКТУРНОЙ МРТ И/ИЛИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ МРТ

1. Способ выявления шизофрении по данным структурной МРТ и функциональной МРТ в состоянии покоя, содержащий:
подготовительный этап, на котором:
на вычислительном устройстве получают нейровизуализационные данные структурной МРТ и фМРТ в состоянии покоя;
осуществляют предобработку полученных нейровизуализационных данных структурной МРТ и фМРТ и преобразуют предобработанные нейровизуализационные данные в формат BIDS;
извлекают информативные признаки из нейровизуализационных данных:
для нейровизуализационных данных структурной МРТ строят векторы признаков, описывающие морфометрические признаки различных областей мозга;
для нейровизуализационных данных фМРТ все воксели фМРТ-изображения разбивают на группы, относящиеся к регионам мозга, для каждого региона мозга выбирают представляющий его временной ряд, строят корреляционную матрицу между выбранными временными рядами, строят вектор, состоящий из собственных чисел построенной матрицы;
на основе построенных векторов информативных признаков и демографических данных пациента обучают модели машинного обучения с применением адаптивного метода отбора признаков, при этом на вход алгоритмов машинного обучение подаются вектора МРТ или фМРТ данных;
по результату обучения получают диагностический классификатор;
рабочий этап, на котором:
на вычислительном устройстве получают нейровизуализационные данные структурной МРТ и фМРТ;
осуществляют предобработку полученных нейровизуализационных данных структурной МРТ и фМРТ и преобразуют нейровизуализационные данные в формат BIDS;
извлекают информативные признаки из нейровизуализационных данных:
для нейровизуализационных данных структурной МРТ строят векторы признаков, описывающие морфометрические признаки различных областей мозга;
для нейровизуализационных данных фМРТ все воксели фМРТ-изображения разбивают на группы, относящиеся к регионам мозга, для каждого региона мозга выбирают представляющий его временной ряд, строят корреляционную матрицу между выбранными временными рядами, строят вектор, состоящий из собственных чисел построенной матрицы;
на вход диагностического классификатора подают извлеченный из данных МРТ и/или фМРТ вектор признаков, на выходе диагностического классификатора выявляют шизофрению.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для классификации данных МРТ применяют алгоритм машинного обучения «логистическая регрессия».
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что для классификации данных фМРТ применяют алгоритм машинного обучения «классификация методом опорных векторов».
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что диагностический классификатор включает решающее правило и характеристики его достоверности.