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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明公开了一种基因序列和大脑灰质特征的阿尔茨海默病预测方法，涉及计算机科学技术领域，包括预测框架，所述预测框架由多模态特征提取网络、特征融合模块与预测输出层组成；所述多模态特征提取网络包含三个可变参数的隐藏层，能根据输入数据的特点动态调整神经元数量及网络参数，所述特征融合模块通过跨模态注意力机制捕捉对形态学特征、sMRI和SNPs之间的交互作用，实现特征的融合，此基因序列和大脑灰质特征的阿尔茨海默病预测方法，通过该方法，同时考虑形态学特征、sMRI和SNPs多种模态的数据，该方法能够捕捉到更为全面和丰富的信息，从而提高情感识别的准确性和可靠性，多模态数据的融合有助于捕捉不同数据之间的互补性，使得识别结果更加精确。
主权项：1.一种基因序列和大脑灰质特征的阿尔茨海默病预测方法，其特征在于：包括预测框架，所述预测框架由多模态特征提取网络、特征融合模块与预测输出层组成；所述多模态特征提取网络包含三个可变参数的隐藏层，能根据输入数据的特点动态调整神经元数量及网络参数；所述特征融合模块通过跨模态注意力机制捕捉对形态学特征、sMRI和SNPs之间的交互作用，实现特征的融合；所述预测输出层由一个含有两个输出节点的全连接层构成，并采用SoftMax激活函数以确保输出值的概率分布；所述特征融合模块中的跨模态注意力机制由多头注意力实现，多头注意力输出矩阵为： ；其中参数矩阵、,,分别表示输入模态的查询、键和值，为头的个数；在执行跨模态注意力机制的过程中，针对同一模态，计算键（）和值（）,同时对另一模态进行查询（）；所述特征融合模块在多模态特征提取之后，会生成三个特征矩阵，三个特征矩阵分别为形态学特征矩阵M,sMRI特征矩阵I,SNPs特征矩阵P；所述生成三个特征矩阵后，模态注意力机制会执行以下操作：concatenatecrossattentionM,IconcatenatecrossattentionM,PconcatenatecrossattentionI,P特征融合模块开始综合不同模态数据的关键信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 一种基因序列和大脑灰质特征的阿尔茨海默病预测方法
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