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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
摘要：本公开提供一种基于双分支深度学习模型的脑龄预测方法及电子设备，应用于深度学习和生物医学技术领域。双分支深度学习模型包括：前处理模块、三维卷积神经网络模块和三维视觉Transformer模块。该方法包括：将经过预处理后的第一图像和第二图像输入前处理模块，输出第一特征图，第一图像用于表征脑部结构的白质信息，第二图像用于表征脑部结构的灰质信息；将第一特征图输入三维卷积神经网络模块，输出第一特征图的局部特征；将局部特征和第一特征图输入三维视觉Transformer模块，输出第一预测年龄和第一特征图的全局特征；将全局特征输入三维卷积神经网络模块，输出第二预测年龄；根据第一预测年龄和第二预测年龄，输出脑部结构的最终预测年龄。
主权项：1.一种基于双分支深度学习模型的脑龄预测方法，其中，双分支深度学习模型包括：前处理模块、三维卷积神经网络模块和三维视觉Transformer模块；所述方法包括：将经过预处理后的第一图像和第二图像输入所述前处理模块，输出第一特征图，其中，所述第一图像用于表征脑部结构的白质信息，所述第二图像用于表征脑部结构的灰质信息；将所述第一特征图输入所述三维卷积神经网络模块，输出所述第一特征图的局部特征；将所述局部特征和所述第一特征图输入所述三维视觉Transformer模块，输出第一预测年龄和所述第一特征图的全局特征；将所述全局特征输入所述三维卷积神经网络模块，输出第二预测年龄；以及根据所述第一预测年龄和所述第二预测年龄，输出所述脑部结构的最终预测年龄。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 基于双分支深度学习模型的脑龄预测方法及电子设备
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