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申请/专利权人：宁波城市职业技术学院
申请日：2024-01-11
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117954076A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H30/00;G06N3/042;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种面向rs‑fMRI影像的精神疾病辅助诊断方法，涉及图神经网络领域，获取N个受试者对应的rs‑fMRI影像数据及表型数据，确定S种不同脑图谱下定义的大脑区域并确定受试者在各脑图谱下对应的特征向量，以便确定各脑图谱下的成像数据输入图；确定非成像数据输入图并结合具备M层深度图卷积能力的预设自适应多通道融合卷积模型确定最终嵌入表示，据此预测各受试者所属的疾病类型。本申请很好地集成了rs‑fMRI影像数据与表型数据，实现了多模态多尺度的输入图的确定，且多尺度的卷积模型将图卷积扩展到了更深的结构，具有更强的表达能力，利于从多个尺度空间中确定出更精确地嵌入表示，提高了预测结果的准确性。
主权项：1.一种面向rs-fMRI影像的精神疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括：获取N个受试者的大脑对应的rs-fMRI影像数据，N为不小于1的整数；获取各所述受试者对应的表型数据，所述表型数据用于标识所述受试者的身份特征；确定S种不同的脑图谱下定义的大脑区域，S为大于1的整数；基于所述大脑区域、所述rs-fMRI影像数据及预设影像数据预处理策略确定所述受试者在各所述脑图谱下对应的特征向量，以便根据所述特征向量及预设成像数据图构建策略确定各所述脑图谱下的成像数据输入图；基于所述表型数据及预设非成像数据图构建策略确定非成像数据输入图；根据所述成像数据输入图、所述非成像数据输入图及具备M层深度图卷积能力的预设自适应多通道融合卷积模型确定最终嵌入表示，以便根据所述最终嵌入表示预测各所述受试者所属的疾病类型，其中，M为大于2的整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波城市职业技术学院 一种面向rs-fMRI影像的精神疾病辅助诊断方法
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