基于多模态神经影像的精神分裂症核心震中区域识别方法

本发明提出一种基于多模态神经影像的精神分裂症核心震中区域识别方法，属于医学影像分析与神经精神疾病诊断技术领。本发明通过整合多模态神经影像数据(包括结构磁共振、功能磁共振成像、弥散张量成像)与介观‑微观尺度数据(基因表达图谱、神经递质分布、细胞构筑特征)，建立宏观‑介观‑微观的共变网络模型。该方法首先构建各种连接网络，再基于图论算法识别灰质厚度异常的核心震中区域，利用空间关联分析将震中区域与基因表达、神经递质及细胞结构特征进行跨尺度匹配，通过连接组学分析其扩散路径。本发明通过融合多尺度生物标记，突破了单一模态分析的局限性，实现了精神分裂症病理网络的系统性解析。