ASD 脑连接预测系统

基于 fMRI 数据的自闭症谱系障碍（ASD）风险评估与脑区异常连接可视化系统。

项目结构

ASDModelPredict/
├── data/              # 数据目录
│   ├── checkpoints/   # 模型检查点文件
│   ├── cc200_coordinates.json  # CC200 脑区坐标数据
│   ├── processed_data.pkl      # 处理后的数据文件
│   ├── craddock_2011_parcellations.tar.gz  # Craddock 分区数据
│   └── craddock_extracted/     # 解压后的分区数据
├── backend/           # 后端服务（Flask API）
│   ├── app.py         # Flask 应用入口
│   ├── models/        # 深度学习模型
│   ├── services/      # 业务逻辑服务
│   ├── utils/         # 工具函数
│   ├── scripts/       # 数据处理脚本
│   ├── requirements.txt
│   └── README.md
└── web/               # 前端应用（Next.js）
    ├── src/           # 源代码
    ├── public/        # 静态资源
    ├── package.json
    └── README.md

功能特性

• 📊 fMRI 数据预测 - 基于 TwoTST 模型的 ASD 风险评估
• 🧠 3D 大脑可视化 - 交互式脑区异常连接可视化
• 🔗 异常连接分析 - CC200 标准脑区的连接模式分析
• 📈 实时预测 - 滑动窗口预测与结果展示

快速开始

环境要求

• Python 3.7+ (后端)
• Node.js 18+ 或 Bun 1.0+ (前端)
• PyTorch 1.9+ (模型推理)

后端启动

cd backend
pip install -r requirements.txt
python app.py

详细文档请参考 backend/README.md

前端启动

cd web
bun install
bun dev

详细文档请参考 web/README.md

数据目录说明

所有数据文件统一存放在 data/ 目录中：

• checkpoints/: 训练好的模型检查点文件（不包含在 Git 中）
• cc200_coordinates.json: CC200 标准脑区坐标数据
• processed_data.pkl: 预处理后的 fMRI 数据
• craddock_2011_parcellations.tar.gz: Craddock 2011 分区数据压缩包
• craddock_extracted/: 解压后的 Craddock 分区数据

技术栈

后端

• Flask - Web 框架
• PyTorch - 深度学习框架
• NumPy, SciPy - 数据处理

前端

• Next.js 16 - React 框架
• Three.js - 3D 可视化
• TypeScript - 类型安全
• Tailwind CSS - 样式框架
• Zustand - 状态管理

开发说明

数据文件管理

• 所有数据文件应存放在 data/ 目录
• 大文件（>100MB）不会被 Git 跟踪，请使用 Git LFS 或单独存储
• 模型检查点文件存放在 data/checkpoints/

代码规范

• 后端使用 Python，遵循 PEP 8 规范
• 前端使用 TypeScript，遵循 ESLint 规则
• 单文件代码超过 500 行应考虑拆分

许可证

本项目为私有项目。

相关链接

• 后端 API 文档
• 前端开发文档