CN120126786A - 一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统。所述方法通过采集多时相神经内科图像数据与临床数据生成标准化时空数据集；通过提取标准化时空数据集的动态特征以建立病变区域与症状的关联矩阵；将该矩阵输入预测模型，得到病变扩散方向及症状风险预测结果，并通过动态指示图直观展示预测信息，同时结合临床实际数据进行闭环验证与模型优化，实现对神经内科病变演化过程的动态追踪和症状发展趋势的智能预测，显著提升病情分析的连续性与预测结果的可靠性，为临床诊疗提供时序化的决策支持，同时通过可视化交互增强病理机制的可解释性。

Description

一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别是涉及一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统。

背景技术

神经内科医学图像的辅助分析技术近年来取得显著进展，现有方法主要通过图像分割、三维重建等手段定位病变区域，并结合预设规则库将病变位置与典型症状进行静态关联。这些技术能够帮助医生快速识别异常区域，并为患者提供基础的症状解释，但在实际应用中仍存在明显局限。

一方面，传统方法多基于单一时点的影像数据进行处理，无法追踪病变随时间的动态变化过程，难以为医生提供病情发展趋势的预判依据。

另一方面，现有可视化方案侧重于病变位置的标注展示，缺乏对病变扩散路径、神经功能网络影响范围及症状关联强度的动态模拟，导致医患双方难以直观理解病情演变与症状发展的内在联系。

此外，多数依赖人工经验预设病变-症状匹配规则，面对复杂多变的临床场景时灵活性和适应性不足，尤其在处理多病灶共存、神经代偿机制介入等复杂情况时，难以生成个体化的预测与干预建议。

因此，亟需一种能够融合时序影像特征、动态模拟病变传播规律并智能预测症状风险的辅助分析方法，以填补当前技术在时间维度分析及临床决策支持方面的空白。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法，包括：

S1：根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集；

S2：基于标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于动态特征，构建时空症状关联矩阵；

S3：基于时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果；

S4：基于病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图；

S5：通过对比症状风险预测结果与临床数据，对病变传播路径预测模型进行迭代优化。

第二方面，本申请还提供了一种适用于神经内科图像辅助数据处理系统，包括：

数据处理模块，用于根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集；

特征分析模块，用于基于标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于动态特征，构建时空症状关联矩阵；

预测分析模块，用于基于时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果；

可视化模块，用于基于病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图；

优化模块，用于通过对比症状风险预测结果与临床数据，对病变传播路径预测模型进行迭代优化。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法。

上述的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法及系统，通过采集多时相神经内科图像数据与临床数据生成标准化时空数据集；通过提取标准化时空数据集的动态特征以建立病变区域与症状的关联矩阵；将该矩阵输入预测模型，得到病变扩散方向及症状风险预测结果，并通过动态指示图直观展示预测信息，同时结合临床实际数据进行闭环验证与模型优化，实现对神经内科病变演化过程的动态追踪和症状发展趋势的智能预测，显著提升病情分析的连续性与预测结果的可靠性，为临床诊疗提供时序化的决策支持，同时通过可视化交互增强病理机制的可解释性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法的流程示意图；

图2为本发明在一种可选的实施例中构建时空症状关联矩阵的流程示意图；

图3为本发明在一种可选的实施例中提取病变区域动态特征的流程示意图；

图4为本发明在一种可选的实施例中预测病变扩散方向以及症状风险预测结果的流程示意图；

图5为本发明在一种可选的实施例中生成动态病变指示图的流程示意图；

图6为本发明在一种可选的实施例中更新动态病变指示图的流程示意图；

图7为本发明提供的一种适用于神经内科图像辅助数据处理系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

参考图1，其出示了本申请提供的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：

S1：根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集。

具体的，从医院的影像科获取患者在不同时间点的神经内科图像，如MRI（磁共振成像）、CT（计算机断层扫描）等。上述图像数据可以DICOM格式存储，包含患者的头部三维图像信息。例如，患者可能在初次诊断时（时间点T1）、治疗中期（时间点T2）和治疗后期（时间点T3）分别进行MRI扫描，每次扫描生成一系列的图像切片。对收集到的图像数据进行初步的质量检查，可以剔除存在明显伪影或损坏的图像。

从医院的电子病历系统中获取患者的临床数据，可以包括病史、症状描述、实验室检查结果、治疗过程记录等。例如，患者的病史可能包括高血压、糖尿病等基础疾病，症状描述可能有头痛、肢体麻木等，实验室检查结果包括血液指标等。可以对临床数据进行结构化处理，将其转化为适合计算分析的格式。例如，将症状描述转化为编码形式，如头痛编码为“SYM_001”，肢体麻木编码为“SYM_002”等，方便与图像数据关联。

将多时相神经内科图像数据和临床数据进行融合。首先，对图像数据进行空间标准化，将不同时间点、不同设备采集的图像统一到一个标准的坐标系中。可以通过图像配准算法实现，如基于互信息的配准方法，使不同时间点的图像在空间上对齐。然后，对图像数据进行时间标准化，考虑到患者的不同就诊时间间隔可能不一致，采用时间插值方法生成等时间间隔的图像序列。例如，如果原始时间点为T1、T2、T3，且间隔不等，可以通过插值生成每月一个时间点的图像序列。最后，对临床数据进行标准化处理，统一数据单位和格式。例如，将血压值统一为毫米汞柱（mmHg）单位，将症状出现的频率统一为“每日”“每周”等标准描述。

构建标准化时空数据集的存储架构，可以采用层次化的文件夹结构，按照患者ID、时间点、数据类型（图像/临床）进行分类存储。例如，患者ID为“PAT_001”，时间点为“TIME_001”，数据类型为“IMAGE”或“CLINICAL”，对应的文件存储路径为“PAT_001/TIME_001/IMAGE/”和“PAT_001/TIME_001/CLINICAL/”。在数据库中建立数据索引，方便快速查询和检索。索引信息可以包括患者基本信息、时间点、数据类型、数据处理状态等。例如，通过SQL语句可以快速查询出所有在治疗期间有MRI图像的患者数据。

S2：基于标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于动态特征，构建时空症状关联矩阵。

具体的，对标准化时空数据集中的图像数据进行进一步的预处理，以提高病变区域检测的准确性。预处理步骤可以包括图像增强、噪声去除等。例如，采用直方图均衡化方法增强图像的对比度，使病变区域更加明显；使用中值滤波去除图像中的高斯噪声。对图像进行标准化处理，将图像的灰度值归一化到一个固定范围，如[0,1]，以便后续算法的统一处理；可以通过线性变换或非线性变换实现，如将图像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到1。

应用图像分割算法检测病变区域。对于脑部神经内科图像，分割算法可以包括基于阈值的方法、区域生长算法、水平集方法等。例如，基于阈值的方法可以根据病变区域与正常组织在灰度值上的差异，设定一个合适的阈值，将图像分割为病变和非病变区域。结合深度学习技术，如U-Net神经网络，对病变区域进行自动分割。U-Net是一种专门为医学图像分割设计的卷积神经网络，能够学习到图像中的特征表示，准确地分割出病变区域。在训练U-Net模型时，使用大量标注的病变图像数据作为训练集，通过反向传播算法调整网络参数，使模型能够适应不同类型的病变。对分割结果进行后处理，如形态学操作（腐蚀、膨胀等），去除分割结果中的小噪点和不规则区域，使病变区域的边界更加平滑和准确。

预先定义病变区域的多种动态特征，包括形态学特征（如体积、面积、周长等）、强度特征（如平均灰度值、标准差等）、纹理特征（如灰度级共生矩阵特征、灰度级直方图特征等）。例如，形态学特征中的体积可以通过计算分割后的病变区域的像素数量，再结合图像的体素大小得到；强度特征中的平均灰度值可以直接计算病变区域像素的灰度均值。再根据临床需求和研究目的，选择合适的特征组合。对于研究病变的生长速度，可以重点提取体积等形态学特征随时间的变化；对于研究病变的组织特性变化，可以重点提取强度和纹理特征。

可以采用计算机视觉和图像处理算法提取病变区域的动态特征。对于形态学特征，可以使用OpenCV等图像处理库中的函数，如contour detection（轮廓检测）来获取病变区域的边界，进而计算面积、周长等。对于强度特征，直接对病变区域的像素灰度值进行统计计算。对于纹理特征，使用灰度级共生矩阵（GLCM）算法计算病变区域的纹理特征，如对比度、相关性、能量等。GLCM算法通过计算像素对在不同方向和距离下的灰度共生概率，得到纹理特征矩阵，再从矩阵中提取统计特征。将提取的动态特征按照时间序列进行组织，形成病变区域的动态特征向量。例如，对于每个时间点的病变区域，提取体积、平均灰度值、对比度三个特征，形成一个三维的动态特征向量，随着时序变化形成一个特征矩阵。

建立病变区域动态特征与临床症状之间的关联规则。首先，可以根据医学文献和临床经验，确定哪些动态特征与哪些症状可能存在关联。例如，病变体积的快速增长可能与患者头痛症状的加剧相关，病变区域灰度值的变化可能与患者认知功能的下降相关。然后，定义关联强度的量化方法，如采用相关系数、互信息等统计指标衡量动态特征与症状之间的关联程度。相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关程度，取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1表示相关性越强；互信息可以衡量两个变量之间的非线性相关程度，值越大表示相关性越强。

构建时空症状关联矩阵，矩阵的行表示病变区域的动态特征，列表示临床症状，矩阵元素表示两者之间的关联强度。例如，矩阵中元素（i,j）表示第i个动态特征与第j个症状之间的相关系数。随着新数据的加入和模型的优化，可以动态更新时空症状关联矩阵。当有新的患者数据或新的时间点数据加入时，重新计算动态特征与症状的关联强度，更新矩阵元素。同时，还可以根据临床反馈和研究进展，调整关联规则和量化方法，进一步优化矩阵的构建。

S3：基于时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果。

具体的，选择合适的预测模型，如基于物理的模型（如有限元分析模型）或基于数据驱动的模型（如长短期记忆网络LSTM、Transformer等深度学习模型）。对于神经内科病变的传播路径预测，考虑到时间序列数据的特点，LSTM模型是更优的选择，因为其能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。收集大量已知病变传播路径的病例数据作为训练集，可以包括患者的多时相图像数据、动态特征序列、临床症状变化等。对训练数据进行预处理和标注，标注内容包括病变的实际传播路径和症状变化情况。使用训练数据对选定的模型进行训练，通过调整模型的超参数（如学习率、隐藏层神经元数量等）和优化算法（如Adam、RMSprop等），使模型能够准确地学习到病变传播路径的规律。在训练过程中，采用交叉验证等方法评估模型的性能，防止过拟合和欠拟合。

模型的输入可以包括标准化时空数据集中的动态特征序列、初始病变区域信息（如位置、大小等）、患者的临床数据（如年龄、性别、基础疾病等）。例如，动态特征序列可以是一个时间序列矩阵，每行代表一个时间点的动态特征向量；初始病变区域信息可以是一个向量，包含病变的初始位置坐标和大小参数；临床数据可以是一个向量，包含患者的年龄、性别编码等。模型的输出可以包括预测的病变扩散方向（如以向量形式表示的扩散方向）和症状风险预测结果（如不同症状发生的风险概率）。例如，扩散方向可以是一个三维向量，表示病变在空间中的主要扩散方向；症状风险预测结果可以是一个概率向量，每个元素对应一个症状的发生概率。

利用训练好的病变传播路径预测模型，对新的标准化时空数据集进行预测。将模型输入数据输入到模型中，计算得到病变扩散方向和症状风险预测结果。对预测结果进行验证和评估，采用合适的评估指标，如均方误差（MSE）用于评估扩散方向预测的准确性，接收者操作特征曲线（ROC）下的面积（AUC）用于评估症状风险预测的准确性。还可以通过与实际的病变传播路径和症状变化情况进行比较，验证模型的有效性。

设计预测结果的可视化方案，使医生能够直观地理解病变的传播趋势和症状风险。对于病变扩散方向，可以在三维脑图模型上以箭头的形式表示扩散方向，箭头的粗细可以表示扩散强度。例如，使用Paraview等可视化软件，将预测的扩散方向叠加在患者的脑部MRI图像上，生成直观的三维可视化图。对于症状风险预测结果，可以采用柱状图、热力图等形式展示不同症状的发生概率。例如，生成一个症状风险热力图，横轴为不同的症状名称，纵轴为风险概率，颜色深浅表示概率大小，方便医生快速识别高风险症状。

S4：基于病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图。

具体的，构建动态病变指示图的多图层结构，可以包括基础图像层（如患者的脑部解剖图像）、病变区域层（显示不同时期的病变区域）、扩散路径层（显示预测的病变扩散路径）、症状风险层（显示症状风险区域）等。例如，基础图像层可以是患者最新时间点的脑部MRI图像，作为背景图；病变区域层可以是不同时期病变区域的叠加显示，通过不同颜色区分不同时期的病变。将不同时序的病变数据、预测的扩散路径数据、症状风险数据等融合到相应的图层中。例如，将预测的扩散路径数据以透明线条的形式绘制在扩散路径层上，线条的颜色和粗细可以根据扩散强度和概率进行调整。

还可以设计动态病变指示图的交互功能，使用户（如医生）能够方便地浏览和分析病变信息。例如，提供时间轴控件，用户可以通过拖动时间轴查看不同时期的病变情况；提供图层控制按钮，用户可以自由选择显示或隐藏某个图层；提供缩放、平移等操作工具，方便用户详细查看病变区域的细节。

选择合适的可视化工具和软件库实现动态病变指示图的生成。例如，使用Python中的Matplotlib、Mayavi等库进行二维和三维的可视化绘制；使用JavaScript中的Three.js库进行网页端的交互式可视化展示。编写程序代码，将数据按照设计的图层结构和可视化方案进行绘制。例如，使用Matplotlib的imshow函数绘制基础图像层，使用plot函数绘制扩散路径层的线条，使用scatter函数绘制症状风险层的标记点。

确定动态病变指示图的输出形式和应用场景。输出形式可以包括静态图像（如PNG、JPEG格式）、动态视频（如MP4格式）、交互式网页应用等。应用场景可以包括临床诊断辅助、手术规划、患者教育、科研研究等。例如，生成的动态病变指示图可以嵌入到医院的临床诊断系统中，供医生在诊断过程中参考；也可以生成视频文件，用于向患者解释病情发展过程。

S5：通过对比症状风险预测结果与临床数据，对病变传播路径预测模型进行迭代优化。

具体的，收集医生对预测结果和动态病变指示图的反馈意见。反馈内容可以包括对预测准确性、可视化效果、临床实用性等方面的评价。例如，医生可以指出预测的病变扩散方向与实际观察到的方向是否存在偏差，动态病变指示图是否能够帮助他们更好地理解病情。收集患者的实际病情发展数据，作为验证预测模型准确性的依据。例如，患者在后续治疗过程中的新影像学检查结果、症状变化记录等，这些数据可以与之前的预测结果进行对比分析。

对收集到的反馈数据进行整理和分析，提取有用信息。例如，对医生的反馈意见进行分类统计，了解他们对模型的主要关注点和改进方向；对患者的实际病情数据进行预处理，使其与预测数据具有可比性。将反馈数据与原有的标准化时空数据集、时空症状关联矩阵、病变传播路径预测模型等进行整合，形成新的训练和优化数据基础。例如，将患者的新影像数据添加到标准化时空数据集中，将医生的反馈意见作为新的监督信息用于模型的重新训练。

根据反馈数据的特点和模型的性能瓶颈，选择合适的优化方法。例如，如果模型在某些特定类型的病变预测上存在较大误差，可以采用迁移学习的方法，将其他相关领域的预训练模型参数迁移到当前模型中，进行针对性的微调；如果模型的泛化能力不足，可以采用正则化技术（如L1/L2正则化）防止过拟合。调整模型的结构和参数，如增加或减少模型的层数、神经元数量，改变激活函数等。例如，对于LSTM模型，可以尝试增加隐藏层的神经元数量，以提高模型对复杂时间序列的拟合能力；或者尝试使用不同的激活函数（如ReLU、Tanh等），观察对模型性能的影响。

建立模型优化效果的评估指标体系，包括预测准确性、召回率、F1分数等分类性能指标，以及计算资源消耗、响应时间等效率指标。例如，对于病变传播路径预测，可以计算预测结果与实际结果之间的欧氏距离，距离越小表示预测越准确；对于症状风险预测，可以计算预测的概率分布与实际发生情况之间的交叉熵损失。采用交叉验证、留一法验证等方法对优化后的模型进行全面评估，确保模型在不同的数据集和应用场景下都能保持良好的性能。例如，将数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集训练模型，验证集调整模型参数，测试集评估最终模型性能；或者采用k折交叉验证，将数据集分为k个子集，每次用k-1个子集训练，1个子集测试，循环进行k次，取平均性能指标作为最终评估结果。

上述的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法，通过采集多时相神经内科图像数据与临床数据生成标准化时空数据集；通过提取标准化时空数据集的动态特征以建立病变区域与症状的关联矩阵；将该矩阵输入预测模型，得到病变扩散方向及症状风险预测结果，并通过动态指示图直观展示预测信息，同时结合临床实际数据进行闭环验证与模型优化，实现对神经内科病变演化过程的动态追踪和症状发展趋势的智能预测，显著提升病情分析的连续性与预测结果的可靠性，为临床诊疗提供时序化的决策支持，同时通过可视化交互增强病理机制的可解释性。

参考图2，在一种可选的实施例中，S2包括以下步骤：

S21：基于4D卷积神经网络对标准化时空数据集进行时空特征提取处理，得到病变区域的动态特征；动态特征包括体积变化特征、位置坐标变化特征以及扩散速度变化特征

具体的，设计4D卷积神经网络的输入层，以适应标准化时空数据集的维度。输入数据为四维张量，包括三个空间维度（如x、y、z轴）和一个时间维度，形状为（时间点数量，高度，宽度，深度）。例如，对于包含T个时间点、每个时间点图像大小为H×W×D的时空数据，输入层的尺寸为（T，H，W，D）。对输入数据进行归一化处理，将像素值归一化到[0,1]或[-1,1]范围，以加速网络的收敛速度和提高训练稳定性。归一化公式为：归一化像素值=（原始像素值﹣像素值最小值）/（像素值最大值﹣像素值最小值）。

构建多个卷积层和池化层的组合模块，用于自动提取时空特征。卷积层采用4D卷积核，在时间和空间维度上进行卷积操作，卷积核大小如（3，3，3，3）表示在时间维度取3个连续时间点，在空间维度取3×3×3的立方体区域进行卷积。池化层采用最大池化或平均池化操作，用于降低特征图的分辨率，减少计算量，同时保留重要特征。例如，在时间维度采用步长为2的最大池化，将时间点数量减半；在空间维度采用2×2×2的最大池化，将空间分辨率降低一半。

在卷积层后添加激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit），以引入非线性，使网络能够学习复杂的特征表示。ReLU函数定义为：ReLU(x) = max(0, x)，将负值置零，正值保持不变，具有计算简单和缓解梯度消失问题的优点。

对标准化时空数据集进行数据增强操作，如随机旋转、平移、翻转等，扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。例如，在空间维度对图像进行随机旋转（±15度），生成新的训练样本，使模型能够适应不同方向的病变特征。将增强后的数据分为训练集、验证集和测试集，比例可以为7:2:1，确保模型在独立测试集上的性能评估具有可靠性。

使用训练集对4D卷积神经网络进行训练，定义合适的损失函数，如均方误差损失（MSE）用于回归任务，交叉熵损失用于分类任务。根据任务目标，可以采用自定义损失函数，综合考虑动态特征提取的准确性和与临床数据的关联性。选择优化算法，如Adam优化器，设置学习率、批量大小等超参数。例如，初始学习率设为0.001，批量大小为32，每个epoch（周期）训练所有训练数据一次，通过多个epoch的迭代优化网络权重。

经过训练的4D卷积神经网络能够自动从标准化时空数据中提取病变区域的动态特征。网络的输出层设计为与目标动态特征维度匹配，例如，提取体积变化特征、位置坐标变化特征和扩散速度变化特征，输出层可以包含三个神经元，分别对应这三个特征的预测值。对提取的动态特征进行后处理，如平滑处理去除噪声波动，得到平滑的动态特征曲线，更准确地反映病变的演变趋势。例如，采用移动平均法对体积变化特征进行平滑，窗口大小设为3个时间点。

S22：对动态特征与临床数据中的症状记录进行特征融合处理，生成第一关联矩阵

具体的，可以采用特征级融合方法，将动态特征和临床数据中的症状记录在特征层面进行直接融合。首先，对动态特征和临床数据进行归一化处理，使它们具有相同的数值范围和量纲。将动态特征向量和症状记录向量进行拼接，形成一个新的融合特征向量。例如，动态特征包括体积变化特征（V）、位置坐标变化特征（X, Y, Z）和扩散速度变化特征（S），症状记录包括症状编码（SYM1, SYM2,…, SYMn），融合后的特征向量为[V, X, Y, Z,S, SYM1, SYM2,…, SYMn]。

在特征融合过程中，考虑不同特征的重要性差异，引入权重系数对每个特征进行加权。权重系数可以通过专家知识预先设定，也可以通过数据驱动的方法自动学习。例如，基于ReliefF算法评估每个特征与病变区域和症状关联的相关性，为相关性高的特征赋予较大的权重，反之则赋予较小的权重。ReliefF算法通过计算特征在不同类别样本中的权重差异，评估特征的重要性。

定义动态特征和症状记录之间的关联规则，可以根据医学知识和临床经验，确定哪些动态特征与哪些症状可能存在关联。例如，体积变化特征与症状“头痛”可能存在正相关关系，扩散速度变化特征与症状“肢体无力”可能存在负相关关系。量化关联关系，采用相关系数、互信息等统计指标衡量动态特征和症状记录之间的关联程度。相关系数计算公式为：相关系数=协方差（动态特征，症状记录）/（动态特征标准差×症状记录标准差），取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1表示关联越强。

构建第一关联矩阵，该矩阵的行表示融合后的特征（包括动态特征和症状记录），列表示不同的病变区域和症状组合，矩阵元素表示两者之间的关联强度。例如，矩阵中元素（i,j）表示第i个融合特征与第j个病变区域和症状组合的相关系数。将第一关联矩阵存储在数据库中，便于后续的多头注意力机制处理和时空症状关联矩阵的生成。存储时，可以记录矩阵的维度、元素值以及对应的特征和病变区域、症状信息，确保数据的完整性和可追溯性。

S23：通过多头注意力机制对第一关联矩阵中的病变区域与症状的关联关系进行权重分配处理，得到包含病变区域与症状的关联权重的第二关联矩阵，作为时空症状关联矩阵。

具体的，注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的神经网络模块，能够自动学习输入特征之间的相关性，为不同的特征分配不同的权重，使模型更关注重要的特征。在自然语言处理领域，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本生成等任务，能够有效捕捉单词之间的长距离依赖关系。在本方法中，将注意力机制应用于病变区域与症状的关联关系分析，以提高模型对复杂关联的建模能力。

多头注意力机制由多个平行的注意力头组成，每个注意力头独立地计算输入特征之间的注意力权重，然后将多个注意力头的输出进行拼接或求和，得到最终的注意力输出。每个注意力头包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量，通过线性变换将输入特征映射到这三个向量空间。注意力权重计算公式为：注意力权重=softmax（（查询×键^T）/√d_k），其中d_k是键向量的维度，softmax函数将权重归一化为概率分布。

将第一关联矩阵作为多头注意力机制的输入特征，每个元素表示一个特征（动态特征或症状记录）与病变区域和症状组合的关联强度。对输入特征进行归一化处理和维度调整，使其符合多头注意力机制的输入要求。例如，将第一关联矩阵的形状调整为（样本数量，特征数量，嵌入维度），嵌入维度表示每个特征的向量表示长度。

在多头注意力机制中，每个注意力头独立地计算输入特征之间的注意力权重，捕捉不同特征之间的相关性。通过多个注意力头的协同作用，能够更全面地建模病变区域与症状的复杂关联关系。将多个注意力头的输出进行拼接或求和，得到最终的注意力输出，作为包含病变区域与症状关联权重的第二关联矩阵。第二关联矩阵的维度与第一关联矩阵相同，但矩阵元素表示经过多头注意力机制重新分配后的关联权重，更能反映病变区域与症状之间的真实关联强度。

对第二关联矩阵进行后处理，如归一化处理使权重值在[0,1]范围内，便于后续的可视化和解释。例如，采用Min-Max归一化方法，将矩阵元素值映射到[0,1]区间。将第二关联矩阵作为时空症状关联矩阵，应用于后续的病变传播路径预测和症状风险预测任务中，为模型提供更准确的病变与症状关联信息，提高预测的可靠性和准确性。

参考图3，在一种可选的实施例中，S21包括以下步骤：

S211：通过在空间维度上对标准化时空数据集进行3D卷积处理，提取病变结构特征。

具体的，设计3D卷积网络的输入层，以匹配标准化时空数据集的空间维度。输入数据为三维张量，表示单个时间点的神经内科图像，形状为（高度，宽度，深度）。例如，对于一幅脑部MRI图像，其尺寸可能为256×256×256，输入层需适应这样的三维数据结构。对输入图像进行预处理，包括归一化和数据增强。归一化将像素值调整到[0,1]范围，数据增强通过随机旋转、平移等操作扩充训练数据，提升模型泛化能力。

构建多层3D卷积层，每层使用不同大小和数量的卷积核。例如，第一层使用32个3×3×3的卷积核，第二层使用64个3×3×3的卷积核，卷积操作能够自动提取图像中的局部特征。在每个卷积层后添加激活函数，如ReLU，以引入非线性。ReLU函数定义为：ReLU(x)=max(0, x)，能够加速网络收敛并缓解梯度消失问题。

在卷积层后添加池化层，如最大池化层，用于降低特征图的分辨率，减少计算量。例如，使用2×2×2的最大池化，将空间分辨率减半。添加批量归一化（BatchNormalization）层，对每一批数据进行归一化处理，稳定网络训练过程，提高收敛速度。

经过3D卷积网络的前向传播，生成一系列三维特征图。这些特征图捕捉病变区域的结构信息，如形状、大小、边缘特征等。例如，某些特征图可能突出显示病变的边界，而另一些特征图可能强调病变内部的纹理。每个特征图的通道数随着网络深度增加而增加，通道数代表提取特征的多样性。浅层网络提取低级特征（如边缘、角落），深层网络提取高级特征（如病变的整体结构）。

将三维特征图进行全局平均池化或最大池化操作，将每个特征图压缩为一个一维向量。例如，对一个尺寸为H×W×D的特征图，计算每个通道的平均值或最大值，得到一个长度为通道数的向量。这些向量组合成病变结构特征向量，全面描述病变在空间上的结构特性，为后续的时空融合提供空间维度的特征输入。

S212：通过在时间维度上对标准化时空数据集进行LSTM网络处理，建模病变演化趋势。

具体的，构建LSTM网络的输入层，以适应标准化时空数据集的时间维度。输入数据为二维序列，形状为（时间点数量，特征维度），其中特征维度可以是3D卷积网络提取的病变结构特征向量的长度。对时间序列数据进行归一化处理，确保输入数据的数值范围适合LSTM网络的训练。例如，将时间序列数据缩放到[0,1]或[-1,1]范围。

堆叠多层LSTM层，每层包含一定数量的LSTM单元。例如，第一层LSTM包含128个单元，第二层包含64个单元。LSTM单元通过遗忘门、输入门和输出门控制信息的流动，能够有效处理时间序列中的长期依赖关系。在LSTM层之间添加dropout层，防止过拟合。例如，设置dropout率为0.2，随机丢弃20%的神经元连接，增强模型的泛化能力。

设计LSTM网络的输出层，根据任务需求确定输出维度。例如，如果任务是预测病变的演化趋势，输出层可能包含与病变结构特征维度相同的神经元数量，直接输出预测的特征向量。在输出层后添加激活函数，如sigmoid或tanh，根据具体任务选择合适的激活函数，确保输出数据符合预期的分布范围。

将每个时间点的病变结构特征向量输入到LSTM网络中，网络自动学习时间序列中特征的变化规律。例如，LSTM网络能够捕捉病变体积随时间的增长趋势、位置的迁移模式等。在训练过程中，使用历史时间点的特征数据预测未来时间点的特征，通过最小化预测误差优化网络权重。例如，采用均方误差（MSE）作为损失函数，计算预测特征与真实特征之间的差异，反向传播调整权重。

经过训练的LSTM网络能够生成病变的演化趋势曲线。对于每个病变结构特征，输出其在时间维度上的预测值，形成一条曲线。例如，生成病变体积随时间变化的曲线，直观展示病变的增长或缩小趋势。对演化趋势曲线进行平滑处理，去除可能的噪声波动，使曲线更加平滑和连续。例如，采用移动平均法或Savitzky-Golay滤波器对曲线进行平滑，提高曲线的可读性和准确性。

S213：对病变结构特征和病变演化趋势进行时空融合处理，生成动态病变演化图谱。

具体的，将3D卷积网络提取的病变结构特征向量和LSTM网络生成的病变演化趋势向量进行直接拼接。例如，如果病变结构特征向量长度为128，病变演化趋势向量长度为64，拼接后的时空特征向量长度为192。在拼接后的特征向量中，前部分元素表示病变的空间结构信息，后部分元素表示病变的时间演化信息，两者共同构成完整的时空特征描述。

引入权重系数，对空间特征和时间特征分别进行加权，然后进行融合。权重系数可以通过专家知识设定或通过数据驱动方法学习。例如，基于特征的重要性评估，为病变结构特征和演化趋势特征分配不同的权重，突出更重要的特征部分。采用注意力机制，自动学习每个特征在时空融合中的权重。例如，使用一个小型的神经网络模型，输入时空特征，输出每个特征的注意力权重，根据权重进行特征融合。

构建动态病变演化图谱，以可视化的方式展示病变在时空维度上的变化。图谱可以是三维脑图叠加时间轴的形式，每个时间点的脑图显示病变的结构特征，同时用颜色、线条等元素表示病变的演化趋势。在图谱中，使用不同的颜色深浅表示病变体积的大小变化，使用箭头表示病变位置的迁移方向和速度。例如，颜色越深表示病变体积越大，箭头越长表示位置变化越快。设计交互式可视化界面，用户可以通过滑动时间轴、旋转脑图、缩放视图等方式，详细观察病变的动态演化过程，方便医生进行病情分析和诊断。

将动态病变演化图谱的数据存储在数据库中，包括每个时间点的病变结构特征、演化趋势信息以及可视化元素的参数。例如，存储每个时间点的三维脑图数据、颜色映射表、箭头坐标和长度等信息。可以建立数据索引和查询机制，方便快速检索特定患者的动态病变演化图谱。例如，通过患者ID、时间范围等条件进行查询，快速加载相应的图谱数据进行展示和分析。

S214：从动态病变演化图谱中提取病变区域的体积变化特征、位置坐标变化特征以及扩散速度变化特征。

具体的，从动态病变演化图谱中，针对每个时间点的病变区域，计算其体积。体积计算基于图像的体素大小和病变区域的像素数量。例如，如果图像的体素大小为1mm×1mm×1mm，病变区域包含1000个像素，则体积为1000mm³。对体积计算结果进行平滑处理，去除可能的测量噪声。例如，采用移动平均法，以3个时间点为窗口，对体积数据进行平滑，得到平滑后的体积变化曲线。

提取体积变化特征，包括绝对体积值、体积变化率等。体积变化率可以通过相邻时间点体积的差值计算。例如，体积变化率=（当前时间点体积﹣上一时间点体积）/上一时间点体积。将体积变化特征表示为一个向量，包含多个时间点的体积值和变化率，形成体积变化特征序列，用于后续的分析和建模。

确定病变区域的质心坐标，作为其位置的代表。质心坐标计算基于病变区域像素的坐标加权平均。例如，对于二维图像中的病变区域，质心横坐标=Σ（像素横坐标×像素强度）/Σ像素强度，纵坐标同理；三维图像类似扩展。对质心坐标进行平滑处理，减少测量误差和噪声的影响。例如，采用指数平滑法，对质心坐标序列进行平滑，使位置变化曲线更加平滑。

提取位置坐标变化特征，包括质心坐标的绝对值、坐标变化量、迁移速度等。坐标变化量为相邻时间点质心坐标的差值，迁移速度为坐标变化量除以时间间隔。将位置坐标变化特征表示为一个多维向量，包含不同方向（如x、y、z轴）的坐标变化信息，形成位置坐标变化特征序列，用于描述病变在空间中的迁移模式。

计算病变的扩散速度，基于病变区域在不同时间点的扩展情况。扩散速度可以通过病变边界的最大扩展距离除以时间间隔得到。例如，在两个相邻时间点，测量病变边界在某个方向上的最大扩展距离，除以时间间隔得到该方向的扩散速度。采用多方向扩散速度计算，综合评估病变的整体扩散趋势。例如，分别计算病变在x、y、z三个轴向的扩散速度，取平均值或最大值作为综合扩散速度。

提取扩散速度变化特征，包括扩散速度的绝对值、加速度等。扩散速度加速度为相邻时间点扩散速度的差值除以时间间隔。将扩散速度变化特征表示为一个向量，包含多个时间点的扩散速度和加速度信息，形成扩散速度变化特征序列，用于分析病变的扩散动力学特性。

参考图4，在一种可选的实施例中，S3包括以下步骤：

S31：构建以病变区域为节点、扩散路径为边的初始图结构；其中，节点的属性包括病变区域的体积、位置坐标及扩散速度，边的属性包括扩散方向及时间间隔；病变传播路径预测模型包括初始图结构与图注意力网络。

具体的，将病变区域定义为图结构中的节点，每个节点代表一个独立的病变区域。节点的属性包括病变区域的体积、位置坐标及扩散速度，这些属性从步骤S21中提取的动态特征中获取。例如，节点A的属性为体积V_A、位置坐标（X_A, Y_A, Z_A）和扩散速度S_A。对节点属性进行归一化处理，将不同量纲和量级的属性值映射到相同的数值范围，如[0,1]，以便于后续的图神经网络处理。归一化公式为：归一化属性值=（原始属性值﹣属性最小值）/（属性最大值﹣属性最小值）。

将病变区域之间的扩散路径定义为图结构中的边，边连接两个节点（病变区域）。边的属性包括扩散方向及时间间隔，扩散方向通过病变区域之间的位置坐标变化计算得到，时间间隔从标准化时空数据集中获取。例如，边A-B的属性为扩散方向向量D_AB和时间间隔T_AB。对边的属性进行编码和归一化处理，扩散方向向量归一化为单位向量，时间间隔归一化到[0,1]范围，确保边属性的数值稳定性和一致性。

设计图结构构建算法，根据标准化时空数据集和提取的动态特征，自动生成初始图结构。算法步骤可以包括：

1）遍历所有病变区域，创建对应的节点，并赋予属性值。

2）对于每对病变区域，计算它们之间的扩散路径和属性，创建对应的边。

3）将所有节点和边整合到一个图数据结构中，如使用邻接表或邻接矩阵表示。

在构建过程中，考虑病变区域之间的空间和时间关系，确保图结构能够准确反映病变的传播模式。例如，只在时间上存在先后顺序且空间上相邻的病变区域之间创建边。

将初始图结构存储在数据库中，采用图数据库（如Neo4j）或关系型数据库中的特殊数据类型（如PostgreSQL的Adjacency List模型）进行存储。存储内容包括节点信息（如节点ID、属性值）、边信息（如边的起点节点ID、终点节点ID、属性值）以及图的整体结构信息（如节点数量、边数量等）。建立图结构的索引和查询机制，方便快速检索和操作图中的节点和边。例如，通过节点ID快速查询节点的属性和相连的边，通过边的属性（如时间间隔范围）筛选特定的边集合。

S32：将时空症状关联矩阵中的关联权重作为节点属性输入至初始图结构，通过图注意力网络的消息传递机制对节点之间的传播概率进行计算，生成包含传播权重的初始病变传播图。

具体的，设计图注意力网络的输入层，接收初始图结构中的节点属性和边属性作为输入。输入数据表示为节点特征矩阵和边特征矩阵，节点特征矩阵的形状为（节点数量，节点属性维度），边特征矩阵的形状为（边数量，边属性维度）。添加嵌入层将输入的节点属性和边属性映射到一个固定维度的嵌入空间，便于后续的图神经网络处理。嵌入层可以采用线性变换或非线性变换（如MLP），例如，将节点属性维度从原始的3（体积、位置坐标、扩散速度）映射到64的嵌入维度。

堆叠多层图注意力层，每层包含多个注意力头，用于计算节点之间的传播概率。每个注意力头独立地计算节点之间的注意力权重，然后将多个注意力头的输出进行拼接或求和，得到最终的注意力输出。在图注意力层中，每个节点根据其邻居节点的嵌入特征和边属性，计算注意力权重，权重表示邻居节点对当前节点的影响程度。注意力权重计算公式为：注意力权重=softmax（（查询×键^T）/√d_k），其中查询和键是从邻居节点嵌入特征和边属性中生成的向量，d_k是键向量的维度。

设计图注意力网络的输出层，输出每个节点之间的传播概率矩阵。传播概率矩阵的形状为（节点数量，节点数量），矩阵元素（i,j）表示节点i向节点j传播的概率。在输出层后添加归一化处理，确保传播概率矩阵的每行元素之和为1，表示从一个节点出发向所有其他节点传播的概率总和为1。归一化公式为：传播概率（i,j）=传播概率（i,j）/Σ传播概率（i,k）（k为所有节点）。

将时空症状关联矩阵中的关联权重作为节点属性输入至初始图结构，与原有的节点属性进行融合。例如，将关联权重值添加到节点属性向量中，形成新的节点属性向量，然后通过嵌入层将其映射到嵌入空间。对融合后的节点属性进行归一化处理，确保输入图注意力网络的数据具有合适的数值范围和分布。

在图注意力网络中，每个节点根据其邻居节点的嵌入特征和边属性，进行消息传递。消息传递过程可以包括：

1）每个邻居节点生成一个消息向量，消息向量由其嵌入特征和边属性通过特定的函数（如线性变换）计算得到。

2）当前节点接收所有邻居节点的消息向量，计算每个消息向量的注意力权重，权重表示该消息对当前节点的重要性。

3）根据注意力权重对消息向量进行加权求和，得到当前节点的更新嵌入特征。

重复上述过程多轮，使节点的嵌入特征能够捕捉到图结构中更广泛的上下文信息和传播关系。

经过多轮消息传递和注意力计算后，图注意力网络输出传播概率矩阵。该矩阵表示图中每个节点（病变区域）向其他节点传播的概率，反映出病变在不同区域之间的传播趋势和可能性。对传播概率矩阵进行后处理，如去除极小值（低于某个阈值的概率视为0），简化矩阵表示，突出主要的传播路径和概率。

S33：基于医学知识库中预定义的病变传播规则对病变传播图进行约束修正处理，得到修正后病变传播图。

具体的，收集医学文献、临床指南、专家经验等多源数据，构建医学知识库。知识库内容包括病变的常见传播模式、特定病变类型在不同位置的传播规律、病变与症状的典型关联等。对收集到的知识进行结构化整理，形成规则库。例如，规则可以表示为“如果病变类型为X，且出现在位置Y，则通常向位置Z传播，概率为P”，或者“病变体积超过V时，扩散速度会显著增加”。

将医学知识库中的规则形式化为约束条件，用于修正初始病变传播图。约束条件可以是硬约束（必须满足）或软约束（尽量满足但允许一定偏差）。对约束条件进行编码，将其转化为图结构中节点和边的属性约束、传播概率约束等。例如，硬约束可以表示为某些边的传播概率必须为0或1，软约束可以表示为对传播概率的调整建议或惩罚项。

设计约束修正算法，根据医学知识库中的约束条件，对初始病变传播图进行修正。算法步骤可以包括：

1）遍历初始病变传播图中的所有节点和边，检查是否违反医学知识库中的约束条件。

2）对于违反约束的节点或边，根据约束类型和严重程度，采取相应的修正措施，如调整节点属性、修改边的属性、重新计算传播概率等。

3）在修正过程中，平衡约束满足程度和图结构的连贯性，避免过度修正导致图结构失真。

算法采用迭代优化的方式，逐步调整图结构，直到满足所有硬约束且软约束的满足程度达到最优或可接受水平。

经过约束修正算法处理后，生成修正后的病变传播图。该图在初始图的基础上，融入医学知识库的约束条件，更符合实际的病变传播规律和医学常识。对修正后的病变传播图进行验证和评估，确保其合理性和准确性。验证方法包括与专家标注的病变传播案例进行对比、计算图结构的连通性指标、评估传播概率的分布合理性等。

S34：根据修正后病变传播图，得到病变扩散方向；将病变扩散方向输入至预训练的风险预测模型，输出症状风险预测结果。

具体的，根据修正后的病变传播图，确定病变的扩散方向。扩散方向可以通过分析图中边的方向和传播概率来确定，边的方向表示病变从一个区域向另一个区域传播的趋势，传播概率表示该趋势的强度。对于每个病变区域（节点），计算其主要的扩散方向，即传播概率最大的边所指向的方向。例如，节点A的主要扩散方向为边A-B的方向，传播概率为P_AB。将所有节点的主要扩散方向整合，形成整体的病变扩散方向图，直观展示病变在不同区域之间的主要传播路径和趋势。

设计扩散方向的可视化方案，将病变扩散方向以直观的方式展示给用户（如医生）。例如，在三维脑图上，使用箭头表示每个病变区域的主要扩散方向，箭头的粗细表示传播概率的大小，颜色表示不同的病变类型或传播阶段。提供扩散方向的解释说明，帮助用户理解扩散方向的确定依据和医学意义。例如，结合医学知识库中的规则，解释某个扩散方向与特定病变类型或病理机制的关联。

将确定的病变扩散方向作为输入特征，输入到预训练的症状风险预测模型中。症状风险预测模型可以是基于机器学习或深度学习的模型，如逻辑回归、随机森林、神经网络等，用于预测不同症状的发生风险。预训练的症状风险预测模型的输入特征维度与病变扩散方向的表示方式相匹配，输出为不同症状的发生概率。例如，模型输出一个概率向量，每个元素对应一个症状的发生概率，如头痛概率为0.7，肢体无力概率为0.3等。

症状风险预测模型根据输入的病变扩散方向，生成症状风险预测结果。结果包括不同症状的发生概率、风险等级（如高风险、中风险、低风险）以及可能的症状出现时间范围。将症状风险预测结果应用于临床决策支持，为医生提供患者的症状风险评估，辅助制定治疗方案和干预措施。例如，对于高风险症状，建议提前进行预防性治疗或密切监测；对于低风险症状，可适当减少检查频率，优化医疗资源分配。

参考图5，在一种可选的实施例中，S4包括以下步骤：

S41：在3D脑模型中加载病变扩散方向，生成动态箭头轨迹。

具体的，获取标准化的3D脑模型，如基于脑图模板（如MNI模板）的三维脑结构模型。该模型以三维网格或体素形式表示大脑的解剖结构，包含不同的脑区、脑叶等信息。对3D脑模型进行预处理，包括坐标系统一、分辨率调整等，使其与神经内科图像数据的坐标系和分辨率相匹配，确保病变扩散方向能够准确地加载到模型中。

将S3中得到的病变扩散方向数据加载到3D脑模型中。扩散方向数据包括每个病变区域的扩散方向向量、起始位置坐标等信息。通过坐标匹配算法，将扩散方向数据与3D脑模型中的相应位置进行匹配。例如，根据病变区域的位置坐标，在3D脑模型中找到对应的脑区位置，将扩散方向向量与该位置关联起来。

设计动态箭头轨迹生成算法，根据病变扩散方向数据，在3D脑模型中生成直观的箭头轨迹。算法步骤可以包括：

1）根据扩散方向向量和起始位置坐标，确定箭头的起点和终点。

2）计算箭头的形状和大小，使其能够清晰地表示扩散方向和强度。例如，箭头的长度可以表示扩散距离，箭头的粗细可以表示扩散概率或强度。

3）生成箭头的动态效果，如箭头的渐变显示、动画播放等，以展示病变随时间的扩散过程。

采用贝塞尔曲线或样条曲线等数学方法，使箭头轨迹在3D空间中平滑过渡，增强视觉效果的流畅性。

在3D脑模型中，以叠加的方式展示动态箭头轨迹。箭头轨迹可以采用半透明或不同颜色的渲染方式，与脑模型的解剖结构区分开来，避免遮挡重要信息。提供交互式控制功能，如调整箭头的透明度、颜色、动画速度等，方便医生根据需要进行观察和分析。例如，医生可以暂停动画在某一时间点，详细查看病变的扩散情况。

S42：根据症状风险预测结果对3D脑模型进行颜色梯度叠加处理，标注高风险区域。

具体的，设计颜色梯度方案，用于表示不同症状风险程度。颜色梯度从低风险到高风险可以采用从蓝色（低风险）到红色（高风险）的渐变方式，中间经过绿色、黄色等颜色，表示风险的逐渐增加。定义颜色梯度与风险值的映射关系，将症状风险预测结果中的概率值或风险等级映射到对应的颜色值。例如，风险值在0-0.3之间映射为蓝色系，0.3-0.7之间映射为黄色系，0.7-1.0之间映射为红色系。

根据症状风险预测结果，确定3D脑模型中的高风险区域。高风险区域可以是与特定高风险症状相关的脑区，或者是病变扩散路径上风险累积较高的区域。对高风险区域进行颜色梯度叠加处理，将对应的颜色值应用到脑模型的相应位置。例如，对于某个高风险脑区，将其在3D脑模型中的体素或网格面片的颜色替换为根据风险值计算得到的颜色。

采用图像处理和计算机图形学技术，在3D脑模型上实现颜色梯度的叠加。可以使用纹理映射、体素着色等方法，将颜色信息与脑模型的几何数据相结合。处理颜色叠加过程中的视觉融合问题，确保叠加后的颜色与脑模型的原有颜色自然过渡，不产生明显的视觉冲突。例如，通过调整颜色的透明度、融合算法等，使高风险区域的颜色在脑模型上既突出又不掩盖解剖结构信息。

对叠加颜色后的3D脑模型进行视觉效果优化，如调整光照、阴影、反光等参数，增强模型的立体感和层次感，使高风险区域更加直观可见。提供交互功能，如切换颜色梯度显示、查看特定风险等级的区域、查询某一点的风险值等，方便医生深入分析症状风险分布情况。例如，医生可以通过鼠标悬停在某个脑区，弹出该区域的具体风险信息和相关症状提示。

S43：基于动态箭头轨迹和高风险区域，生成动态病变指示图。

具体的，构建动态病变指示图的多图层结构，包括基础脑模型图层、病变扩散箭头轨迹图层、症状风险颜色叠加图层等。每个图层独立管理其数据和显示属性，方便进行单独调整和更新。设计图层控制界面，允许医生根据需要选择显示或隐藏某个图层，调整图层的顺序和透明度等属性。例如，医生可以隐藏病变扩散箭头轨迹图层，仅查看症状风险颜色叠加图层，或者将基础脑模型图层的透明度调高，突出显示其他图层的信息。

将各图层的数据进行整合，确保在动态变化过程中各图层的信息保持同步和一致。例如，当病变扩散箭头轨迹更新时，相应地调整症状风险颜色叠加图层中相关区域的颜色和风险值，保证整个动态病变指示图的协调性和准确性。建立数据更新机制，当新的病变扩散方向或症状风险预测结果产生时，自动触发图层数据的更新，实时反映最新的病情分析结果。

选择合适的渲染引擎，如基于OpenGL、Vulkan等图形API的渲染器，或者使用专业的医学图像可视化软件库（如ITK-SNAP、3D Slicer等）进行动态病变指示图的渲染。对渲染过程进行优化，提高渲染速度和图像质量。例如，采用多线程渲染技术，充分利用计算机的多核处理器资源；使用纹理压缩、几何简化等方法，降低渲染的计算复杂度，确保动态病变指示图能够流畅地展示动画效果。

确定动态病变指示图的输出格式，根据不同的应用场景选择合适的格式。例如，对于临床诊断系统，可以输出为交互式的3D模型文件（如.obj、.stl格式），嵌入到医疗软件中；对于科研报告或患者教育，可以输出为动态视频文件（如.gif、.mp4格式），直观展示病变的动态变化和风险分布。对输出的动态病变指示图进行质量检查和验证，确保图像的准确性、完整性和视觉效果符合要求。例如，检查箭头轨迹是否完整、颜色叠加是否正确、图层显示是否正常等，避免因渲染或输出问题导致误判或误解。

S44：响应于医生输入的修正路径，通过对抗生成网络对动态箭头轨迹进行路径优化处理，更新动态病变指示图。

具体的，构建对抗生成网络（GAN），包括生成器和判别器两个子网络。生成器的输入是医生修正后的病变扩散路径以及原始的动态箭头轨迹数据，输出是优化后的动态箭头轨迹。生成器可以采用基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的架构，根据路径数据的特点进行设计。例如，对于空间路径数据，使用CNN捕获空间特征；对于时间序列路径数据，使用RNN建模时间依赖关系。判别器的输入是优化后的动态箭头轨迹和真实的病变扩散路径数据，输出是对轨迹真实性的判断概率。判别器同样可以采用CNN或RNN架构，与生成器形成对抗训练的闭环。

定义GAN的损失函数，包括生成器的损失和判别器的损失。生成器的损失旨在使生成的优化路径尽可能接近真实路径，同时满足医生修正的约束条件；判别器的损失旨在准确地区分生成路径和真实路径。采用优化算法（如Adam优化器）对GAN进行训练，通过交替优化生成器和判别器，使整个网络达到纳什均衡状态，生成器能够生成高质量的优化路径。

接收医生输入的修正路径，该路径可以是医生根据临床经验对初始动态箭头轨迹的手动调整结果，包含医生对病变扩散方向的专业判断和修正信息。对医生修正后的路径进行数据预处理，包括坐标归一化、路径平滑处理等，使其与GAN的输入要求相匹配。例如，将修正后的路径坐标归一化到[0,1]范围，去除路径中的噪声点和突变点。

将医生修正后的路径和原始动态箭头轨迹数据输入到GAN的生成器中，生成器根据这些数据生成初步的优化路径。将生成的优化路径输入到判别器中，判别器评估其与真实路径的相似度，并将反馈信息传递给生成器。生成器根据反馈信息调整网络参数，不断优化生成的路径，使生成路径更加接近真实情况，同时符合医生的修正意图。重复上述过程多轮，直到生成的优化路径在损失函数上达到收敛，或者满足预设的优化标准，如路径的平滑性、与真实路径的相似度、对医生修正的符合度等。

将优化后的动态箭头轨迹应用到动态病变指示图中，替换原有的箭头轨迹数据，更新图层显示。同时，根据优化后的路径重新评估症状风险分布情况，必要时对症状风险颜色叠加图层进行相应更新。对更新后的动态病变指示图进行验证和评估，确保优化后的路径在医学逻辑上合理、在视觉效果上清晰准确，并且与医生的修正意图一致。验证方法可以包括与专家标注的标准路径进行对比、计算路径优化前后的误差指标、邀请医生进行主观评价等。

参考图6，在一种可选的实施例中，S44包括以下步骤：

S441：将修正路径作为对抗生成网络中生成器的输入，生成伪传播路径数据。

具体的，将医生修正后的病变扩散路径作为对抗生成网络中生成器的输入数据。修正路径可以表示为一系列坐标点或向量，描述病变在3D脑模型中的预期扩散方向和路径。对输入数据进行预处理，包括归一化和维度调整，使其符合生成器的输入要求。例如，将路径坐标归一化到[0,1]范围，确保数据的数值稳定性和一致性。

生成器根据输入的修正路径，利用其内部的神经网络结构（如CNN或RNN）进行特征提取和路径生成。生成器的网络参数初始时是随机初始化的，需要通过后续的训练过程进行优化。生成的伪传播路径数据与输入的修正路径具有相同的维度和格式，但在细节和形状上可能存在差异，因为生成器试图模拟真实的病变传播模式。

S442：通过对抗生成网络中的判别器对伪传播路径数据与真实病理传播模式进行对比验证，优化生成器的参数。

具体的，判别器的输入包括两部分：一部分是由生成器生成的伪传播路径数据，另一部分是从真实病理传播模式中采样的真实传播路径数据。真实病理传播模式数据可以从历史病例数据库中获取，经过标注和验证，作为训练判别器的基准。对真实传播路径数据进行预处理，与伪传播路径数据进行匹配和对齐，确保两者在维度和格式上一致，便于判别器进行对比分析。

判别器通过其内部的神经网络结构（如多层感知机MLP或CNN），对输入的传播路径数据进行特征提取和分类判断。判别器的目标是准确地区分伪传播路径和真实传播路径，输出每个路径数据的真实概率值。在判别器的训练过程中，使用损失函数（如二分类交叉熵损失）衡量其判断的准确性，并通过反向传播算法调整网络参数，优化判别器的性能。

定义生成器的损失函数，旨在使生成的伪传播路径尽可能接近真实传播路径，同时考虑医生修正路径的约束条件。损失函数可以包括以下部分：

1）对抗损失：衡量生成器生成的路径与真实路径在判别器判断下的相似度，促使生成器生成更逼真的路径。

2）重构损失：衡量生成路径与医生修正路径之间的差异，确保生成路径不偏离医生的专业修正意图。

3）正则化损失：防止生成器过拟合，添加如L2正则化项，对网络参数的大小进行约束。

采用优化算法（如Adam优化器）对生成器进行训练，通过最小化损失函数调整生成器的网络参数。训练流程采用交替训练的方式：先固定生成器参数，训练判别器若干轮，使判别器能够准确区分真实和伪路径；然后固定判别器参数，训练生成器若干轮，使生成器能够生成更逼真的路径。重复上述过程，直到生成器和判别器达到纳什均衡状态，生成器生成的路径在判别器看来与真实路径难以区分。

S443：将优化后的生成器输出的传播路径更新至动态病变指示图。

具体的，对优化后的生成器输出的传播路径进行后处理，包括平滑处理、去噪和坐标反归一化等操作。平滑处理可以采用如Savitzky-Golay滤波器，去除路径中的细微波动和噪声点，使路径更加平滑自然。坐标反归一化将路径坐标从归一化范围转换回原始3D脑模型的坐标系，确保路径与脑模型的解剖结构准确匹配。

验证优化后的传播路径是否符合医学逻辑和临床实际情况。验证方法包括与医学知识库中的病变传播规则进行对比，检查路径是否违反已知的病理传播模式；邀请医学专家对生成的路径进行主观评估，判断其合理性和可信度。

在动态病变指示图的多图层结构中，找到与病变扩散方向相关的箭头轨迹图层，将优化后的传播路径数据更新到该图层中。替换原有的箭头轨迹数据，确保图层显示的路径是经过优化的最新结果。同时，根据优化后的路径，重新评估与之相关的症状风险分布情况，必要时对症状风险颜色叠加图层进行相应更新，使整个动态病变指示图保持协调一致。

触发动态病变指示图的渲染更新流程，重新生成包含优化后传播路径的图像或动画。在渲染过程中，确保各图层之间的融合和显示效果符合预期，如箭头轨迹与脑模型解剖结构的准确匹配、颜色叠加的自然过渡等。将更新后的动态病变指示图展示给医生，方便其进行进一步的分析和诊断。提供交互功能，如路径动画的播放控制、图层显示切换等，增强医生对病变扩散情况的理解和把握。

在一种可选的实施例中，所述S1包括以下步骤：

S11：对多时相神经内科图像数据进行时间序列配准处理，生成时间对齐的影像序列。

具体的，针对多时相神经内科图像数据，选择基于特征的配准算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速鲁棒特征）算法。这些算法能够有效提取图像中的关键特征点，并在不同时间点的图像间进行匹配，适用于处理可能存在位置、角度、尺度变化的神经内科图像。对于需要高精度配准的情况，结合互信息准则的多模态图像配准算法。互信息准则能够衡量不同模态图像之间的统计依赖关系，适用于如MRI与CT图像之间的配准，提高配准的准确性和鲁棒性。

对每个患者的多时相神经内科图像数据进行预处理，包括去除噪声、调整对比度等操作，以提高图像质量，增强特征的可检测性。使用选定的配准算法对图像进行特征点提取和匹配。例如，通过SIFT算法检测图像中的尺度不变特征点，然后利用RANSAC（随机采样一致性）算法从匹配的特征点对中估计几何变换模型（如仿射变换、薄板样条变换），实现图像的时间序列配准。对配准后的图像进行后处理，如插值填充配准过程中产生的空洞区域，确保图像的完整性和连续性。

采用多种指标评估配准质量，包括特征点匹配的准确率与召回率、互信息值、均方根误差（RMS）等。例如，通过比较配准前后特征点的位置偏差计算RMS，RMS值越小表示配准精度越高。对配准后的图像进行视觉检查，观察解剖结构的对齐情况，如脑沟、脑回等是否正确对齐，判断配准效果是否符合预期。

根据质量评估结果，对配准算法进行优化调整。例如，若特征点匹配准确率较低，可调整特征检测算法的参数，如增加SIFT算法的特征检测阈值，提高特征点的质量和数量；若互信息值未达到预期，可尝试不同的配准模型或调整模型参数，如采用更复杂的非线性变换模型。

S12：对时间对齐的影像序列进行灰度归一化处理，得到标准化影像数据。

具体的，根据神经内科图像数据的特性，选择适合的灰度归一化方法。对于图像灰度值分布较为稳定的模态（如T1加权MRI），采用线性归一化方法，将灰度值映射到预设范围（如[0,255]或[0,1]）。对于灰度值分布复杂或存在异常值的图像数据（如某些病理情况下灰度值偏移较大的区域），采用非线性归一化方法，如对数归一化或分段线性归一化，以更好地调整灰度值分布，增强图像的对比度和细节。

确定灰度归一化的参数，如目标灰度范围、非线性变换函数的参数等。对于线性归一化，计算原始灰度范围（最小值和最大值），并根据目标灰度范围确定线性映射关系。对时间对齐的影像序列中的每幅图像进行灰度归一化处理，将图像矩阵中的每个像素值转换到目标灰度范围内。例如，对于线性归一化，像素值归一化后的新值=（原始像素值﹣原始最小值）/（原始最大值﹣原始最小值）×（目标最大值﹣目标最小值）+目标最小值。

通过统计分析和视觉评估相结合的方式，对灰度归一化效果进行评估。统计分析方面，观察归一化后图像的灰度直方图，检查是否符合预期的分布形态，如是否均匀分布或符合某种特定的概率分布；视觉评估方面，比较归一化前后图像的视觉效果，判断是否增强图像的清晰度、对比度等。对部分图像进行专家评估，邀请医学影像专家对归一化后的图像质量进行打分和评价，收集反馈意见，了解归一化处理是否满足临床诊断和分析的需求。

根据效果评估结果，制定调整策略。若灰度直方图出现异常峰值或谷值，可能需要重新选择归一化方法或调整参数，如将线性归一化改为非线性归一化，或调整目标灰度范围；若视觉效果不佳，如图像过暗或过亮，可对归一化后的图像进行亮度、对比度调整等后处理操作。对调整后的归一化方法和参数重新进行效果评估，直至达到满意的归一化效果，确保标准化影像数据的质量满足后续分析的要求。

S13：将临床数据中的症状记录及用药时间点与标准化影像数据进行时序对齐处理，生成标准化时空数据集。

具体的，在临床数据和标准化影像数据中，确定统一的时间参考点。通常以患者的首次就诊时间或首次影像检查时间作为时间参考点（Time Zero）。例如，将患者初次诊断时的MRI检查时间设为Time Zero，后续所有影像和临床数据的时间点均相对于该时间点进行记录。对于其他重要的临床事件时间点（如手术时间、治疗开始时间等），也进行明确的记录和标注，以便在时序对齐过程中能够准确关联相关的影像和临床信息。

制定数据关联规则，将临床数据中的症状记录及用药时间点与标准化影像数据进行关联。关联依据包括患者ID、时间戳等关键信息，确保每个症状记录和用药时间点都能准确对应到相应的影像数据时间点。建立数据关联表或数据库关系，将影像数据、症状记录、用药时间点等信息整合到一个统一的时空数据结构中。例如，在数据库中创建一个数据表，包含患者ID、影像时间点、影像数据路径、症状记录内容、用药时间点及用药剂量等字段，实现数据的集中管理和便捷查询。

在时序对齐过程中，采用精确的时间匹配算法，考虑时间戳的格式和精度问题。例如，将所有时间戳统一转换为标准的时间格式（如ISO 8601格式），并保留到秒级或更精细的精度单位，避免因时间格式不一致或精度不足导致的对齐错误。对于存在时间偏差或记录不准确的数据，进行数据清洗和校正。例如，通过交叉验证其他数据源（如病历记录、护理记录等）来纠正错误的时间点记录，确保数据的时间信息真实可靠。

将完成时序对齐的影像数据、症状记录及用药时间点整合成标准化时空数据集，形成一个完整、有序的数据集合，为后续的分析和处理提供统一的数据基础。对整合后的标准化时空数据集进行全面的验证和检查，确保数据的完整性和准确性。验证内容包括数据记录的数量是否匹配、时间顺序是否合理、数据格式是否符合要求等。例如，检查每个时间点是否都有对应的影像数据和临床数据，症状记录和用药时间点是否在合理的时间范围内，数据文件的格式是否与预设的格式一致等。

上述的一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法，通过多时相神经内科图像数据与临床数据的时序对齐及标准化处理生成时空数据集，采用4D卷积网络提取病变动态特征并结合多头注意力机制构建时空症状关联关系，利用图神经网络模拟病变传播路径并融合医学知识库约束优化预测结果，生成动态可视化指示图支持医患协同修正，最终通过增量学习与闭环验证机制实现模型自适应迭代，实现神经内科病变的动态追踪、传播路径预测及症状风险量化评估，显著提升病情演变的时序分析精度与预测结果的可解释性，同时通过多模态数据融合与交互式修正机制强化临床决策的个性化和可靠性。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的适用于神经内科图像辅助数据处理方法的系统。该系统所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个适用于神经内科图像辅助数据处理系统实施例中的具体限定可以参见上文中对于一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个示例性的实施例中，如图7所示，提供了一种适用于神经内科图像辅助数据处理系统70，包括：

数据处理模块71，用于根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集。

特征分析模块72，用于基于标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于动态特征，构建时空症状关联矩阵。

预测分析模块73，用于基于时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果。

可视化模块74，用于基于病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图。

优化模块75，用于通过对比症状风险预测结果与临床数据，对病变传播路径预测模型进行迭代优化。

可选的，特征分析模块72包括：

时空特征提取单元，用于基于4D卷积神经网络对标准化时空数据集进行时空特征提取处理，得到病变区域的动态特征；动态特征包括体积变化特征、位置坐标变化特征以及扩散速度变化特征。

特征融合单元，用于对动态特征与临床数据中的症状记录进行特征融合处理，生成第一关联矩阵。

权重分配单元，用于通过多头注意力机制对第一关联矩阵中的病变区域与症状的关联关系进行权重分配处理，得到包含病变区域与症状的关联权重的第二关联矩阵，作为时空症状关联矩阵。

可选的，时空特征提取单元包括：

空间特征提取子单元，用于通过在空间维度上对标准化时空数据集进行3D卷积处理，提取病变结构特征。

时间特征提取子单元，用于通过在时间维度上对标准化时空数据集进行LSTM网络处理，建模病变演化趋势。

数据融合子单元，用于对病变结构特征和病变演化趋势进行时空融合处理，生成动态病变演化图谱。

特征生成子单元，用于从动态病变演化图谱中提取病变区域的体积变化特征、位置坐标变化特征以及扩散速度变化特征。

可选的，预测分析模块73包括：

图结构构建单元，用于构建以病变区域为节点、扩散路径为边的初始图结构；其中，节点的属性包括病变区域的体积、位置坐标及扩散速度，边的属性包括扩散方向及时间间隔；病变传播路径预测模型包括初始图结构与图注意力网络。

传播概率计算单元，用于将时空症状关联矩阵中的关联权重作为节点属性输入至初始图结构，通过图注意力网络的消息传递机制对节点之间的传播概率进行计算，生成包含传播权重的初始病变传播图。

传播图修正单元，用于基于医学知识库中预定义的病变传播规则对病变传播图进行约束修正处理，得到修正后病变传播图。

扩散方向与风险预测单元，用于根据修正后病变传播图，得到病变扩散方向；将病变扩散方向输入至预训练的风险预测模型，输出症状风险预测结果。

可选的，可视化模块74包括：

扩散方向可视化单元，用于在3D脑模型中加载病变扩散方向，生成动态箭头轨迹。

风险区域标注单元，用于根据症状风险预测结果对3D脑模型进行颜色梯度叠加处理，标注高风险区域。

指示图生成单元，用于基于动态箭头轨迹和高风险区域，生成动态病变指示图。

路径优化单元，用于响应于医生输入的修正路径，通过对抗生成网络对动态箭头轨迹进行路径优化处理，更新动态病变指示图。

可选的，路径优化单元包括：

伪数据生成子单元，用于将修正路径作为对抗生成网络中生成器的输入，生成伪传播路径数据。

参数优化子单元，用于通过对抗生成网络中的判别器对伪传播路径数据与真实病理传播模式进行对比验证，优化生成器的参数。

指示图更新子单元，用于将优化后的生成器输出的传播路径更新至动态病变指示图。

可选的，数据处理模块71包括：

时间序列配准单元，用于对多时相神经内科图像数据进行时间序列配准处理，生成时间对齐的影像序列。

灰度归一化单元，用于对时间对齐的影像序列进行灰度归一化处理，得到标准化影像数据。

时序对齐单元，用于将临床数据中的症状记录及用药时间点与标准化影像数据进行时序对齐处理，生成标准化时空数据集。

本申请的实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前所述的各方法实施例中的步骤。

本申请的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

对于设备实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的组件可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述实施例仅表达了本申请实施例的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请实施例专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请实施例构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请实施例的保护范围。

Claims (10)

1.一种适用于神经内科图像辅助数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集；

S2：基于所述标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于所述动态特征，构建时空症状关联矩阵；

S3：基于所述时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对所述病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果；

S4：基于所述病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图；

S5：通过对比所述症状风险预测结果与所述临床数据，对所述病变传播路径预测模型进行迭代优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括：

S21：基于4D卷积神经网络对所述标准化时空数据集进行时空特征提取处理，得到病变区域的所述动态特征；所述动态特征包括体积变化特征、位置坐标变化特征以及扩散速度变化特征；

S22：对所述动态特征与所述临床数据中的症状记录进行特征融合处理，生成第一关联矩阵；

S23：通过多头注意力机制对所述第一关联矩阵中的病变区域与症状的关联关系进行权重分配处理，得到包含病变区域与症状的关联权重的第二关联矩阵，作为所述时空症状关联矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S21包括：

S211：通过在空间维度上对所述标准化时空数据集进行3D卷积处理，提取病变结构特征；

S212：通过在时间维度上对所述标准化时空数据集进行LSTM网络处理，建模病变演化趋势；

S213：对所述病变结构特征和病变演化趋势进行时空融合处理，生成动态病变演化图谱；

S214：从所述动态病变演化图谱中提取所述病变区域的所述体积变化特征、所述位置坐标变化特征以及所述扩散速度变化特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S3包括：

S31：构建以病变区域为节点、扩散路径为边的初始图结构；其中，所述节点的属性包括病变区域的体积、位置坐标及扩散速度，所述边的属性包括扩散方向及时间间隔；所述病变传播路径预测模型包括所述初始图结构与图注意力网络；

S32：将所述时空症状关联矩阵中的所述关联权重作为节点属性输入至所述初始图结构，通过所述图注意力网络的消息传递机制对所述节点之间的传播概率进行计算，生成包含传播权重的初始病变传播图；

S33：基于医学知识库中预定义的病变传播规则对所述病变传播图进行约束修正处理，得到修正后病变传播图；

S34：根据所述修正后病变传播图，得到所述病变扩散方向；将所述病变扩散方向输入至预训练的风险预测模型，输出所述症状风险预测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4包括：

S41：在3D脑模型中加载所述病变扩散方向，生成动态箭头轨迹；

S42：根据所述症状风险预测结果对所述3D脑模型进行颜色梯度叠加处理，标注高风险区域；

S43：基于所述动态箭头轨迹和所述高风险区域，生成所述动态病变指示图；

S44：响应于医生输入的修正路径，通过对抗生成网络对所述动态箭头轨迹进行路径优化处理，更新所述动态病变指示图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S44包括：

S441：将所述修正路径作为所述对抗生成网络中生成器的输入，生成伪传播路径数据；

S442：通过所述对抗生成网络中的判别器对所述伪传播路径数据与真实病理传播模式进行对比验证，优化所述生成器的参数；

S443：将优化后的所述生成器输出的传播路径更新至所述动态病变指示图。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述S1包括：

S11：对所述多时相神经内科图像数据进行时间序列配准处理，生成时间对齐的影像序列；

S12：对时间对齐的所述影像序列进行灰度归一化处理，得到标准化影像数据；

S13：将所述临床数据中的症状记录及用药时间点与所述标准化影像数据进行时序对齐处理，生成所述标准化时空数据集。

8.一种适用于神经内科图像辅助数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：

数据处理模块，用于根据患者的多时相神经内科图像数据和临床数据，生成标准化时空数据集；

特征分析模块，用于基于所述标准化时空数据集，提取病变区域的动态特征；基于所述动态特征，构建时空症状关联矩阵；

预测分析模块，用于基于时空症状关联矩阵，利用病变传播路径预测模型对病变区域的病变传播路径进行预测，得到病变扩散方向和症状风险预测结果；

可视化模块，用于基于所述病变扩散方向和症状风险预测结果，生成动态病变指示图；

优化模块，用于通过对比所述症状风险预测结果与所述临床数据，对所述病变传播路径预测模型进行迭代优化。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。