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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，属于图像处理技术领域；方法为：构建Transformer模型，重建大脑sMRI图像的潜在表示；利用高斯图模型GGM构建大脑ROI图网络；采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。本发明通过Transformer模型提取大脑sMRI图像特征并依据大脑AAL模板映射出大脑ROI特征，高斯图模型GGM构建大脑区域ROIs的图网络，解决区域间关系；应用GLasso算法对图网络保留ROI连接，移除冗余，实现ROI图网络的轻量化，提高核磁共振成像图处理的准确性。
主权项：1.一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：基于大脑sMRI图像，构建Transformer模型，通过图像重建学习大脑sMRI图像的潜在表示；步骤S2：利用高斯图模型GGM构建相应的大脑ROI图网络；步骤S3：采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；步骤S4：采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法
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