一种基于多模态MRI和基因分析的Wilson病脑损伤预测方法与流程

1.一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，在所述s1中获得的多模态mri数据包括功能性磁共振成像(fmri)数据，在此基础上进行时间序列分析，以识别静息态下脑功能网络的活动模式，具体脑区包括基底神经节、丘脑和小脑，这些脑区与wd患者的神经精神症状密切相关，计算功能连接矩阵，分析不同脑区之间的功能耦合强度，识别功能连接异常的脑区对，具体包括基底神经节与前额叶皮层的异常连接；再应用图论分析方法，评估脑功能网络的小世界属性，包括网络效率、模块化程度和节点中心性，以量化wd患者脑功能网络的异常程度，比较wd患者与健康对照者的脑功能网络特性，揭示wd患者脑功能网络的特异性改变。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，在所述s1中利用的扩散张量成像(dti)数据，对此dti数据进行纤维追踪，构建脑白质结构网络，具体脑区包括胼胝体、内囊和丘脑，通过分析结构网络的拓扑属性，包括路径长度、聚类系数和全局效率，识别结构网络中异常连接的脑区，具体包括与wd患者认知和运动功能障碍相关的区域，通过比较wd患者与健康对照者的脑结构网络属性，揭示wd患者脑结构网络的特异性改变。

4.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，利用所述s1和所述s3中获得的多模态mri数据和基因数据，执行如下分析和预测过程：

5.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，结合从所述s1中获得的mri数据，所述s2中的基因突变数据，以及从临床实践中获得的leipzig评分和其他相关的临床表现及实验室检查结果，建立综合诊断模型，通过roc曲线分析和敏感度－特异度分析，优化诊断模型的阈值设定，平衡诊断的敏感性和特异性。

6.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，在所述s1步骤中，对wilson病患者在排铜治疗前后进行多次磁共振脑成像扫描，监测治疗对患者大脑功能和结构的具体影响，具体包括如下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，所述s4步骤中进一步包括长期随访数据的收集和分析，具体步骤如下：定期收集wilson病患者的临床症状、实验室检查结果和多模态脑影像学数据，包括临床症状、实验室检查结果和脑影像学变化，构建多维度的预后评估指标，使用生存分析方法，构建预后预测模型，预测患者的疾病进展速度和生存期，通过外部验证和敏感性分析，评估预后模型的稳定性和可靠性。

8.根据权利要求1所述的一种基于多模态mri和基因分析的wilson病脑损伤预测方法，其特征在于，所述s2步骤中的基因突变分析具体包括对atp7b基因中常见的错义突变、无义突变和剪接位点突变进行测序，通过高通量测序技术鉴定新的或已知的致病基因突变，并使用生物信息学工具进行突变的功能预测，分析这些基因突变对蛋白功能的影响。