SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING NETWORKS OF BRAIN FROM RESTING STATE MRI DATA USING ML

A method for determining networks of a brain of a subject (102) from a resting state magnetic resonance imaging (MRI) data using a machine learning model (112) for evaluating health conditions of the subject is provided. The method includes obtaining the input data from an imaging device (110). The input data includes T1 weighted MRI image, or a resting-state functional MRI image in a predefined format. The method includes converting the predefined format of the scan data into object format file. The method includes generating a four-dimensional (4D) functional connectivity file. The method includes decomposing the 4D functional connectivity file into a n-component specified time-series. The method includes providing a spatial relationship between seed-region of the brain and rest of the object format file of the scan data when combined. The method includes determining, using an Intraoperative Direct Electrical Stimulation (DES) localization method and machine learning model, networks of brain. La présente invention concerne un procédé pour déterminer des réseaux d'un cerveau d'un sujet (102) à partir de données d'imagerie par résonance magnétique (IRM) à l'état de repos au moyen d'un modèle d'apprentissage automatique (112) pour évaluer des conditions de santé du sujet. Le procédé comprend l'obtention des données d'entrée à partir d'un dispositif d'imagerie (110). Les données d'entrée comprennent une image IRM pondérée T1, ou une image IRM fonctionnelle à l'état de repos dans un format prédéfini. Le procédé comprend la conversion du format prédéfini des données de balayage en un fichier de format d'objet. Le procédé comprend la génération d'un fichier de connectivité fonctionnelle à quatre dimensions (4D). Le procédé comprend la décomposition du fichier de connectivité fonctionnelle 4D en série chronologique spécifiée à n composantes. Le procédé comprend la fourniture d'une relation spatiale entre la région d'origine du cerveau et le reste du fichier de format d'objet des données de balayage lorsqu'ils sont combinés. Le procédé comprend la détermination, au moyen d'un procédé de localisation de stimulation électrique directe (SED) peropératoire et d'un modèle d'apprentissage automatique, de réseaux du cerveau.