| 专利号 | 2024108563323 | 申请日 | 2024-06-28 | 专利名称 | 基于多模态微结构拓扑特征的脑疾病分类模型的构建方法和装置 |
| 授权日 | 2026-01-06 | 专利权人 | 青岛大学 | 发明人 | 陈雪;严超;袁玥;王晓慧;王延江;夏楠;董蒨;王付良 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本申请实施例提供的一种基于多模态微结构拓扑特征的脑疾病分类模型的构建方法和装置，在结构结构空间引入皮层表面数据，并构建毫米级微结构尺度下的结构连接数据和功能连接数据，缩小了脑区的标定范围，可深入脑区内部细粒度地提取病变特征，弥补了现有基于MRI技术和人脑连接组的脑疾病分类模型存在的难以提取微结构尺度大脑异常特征，病变区域及病变特征提取不准确问题；同时，本申请实施例可设定降采样比率，选择微结构尺度的分辨率以及宏观尺度大脑分割模板的分辨率，融合多尺度多模态特征，能有效地建立疾病共性及特异性受损评估策略，提升了本申请实施例模型的分类准确率；在构建脑网络之前，将通过平移和旋转变换求得不同模态空间的映射关系，由此构建个体空间下的脑网络以及提取个体空间的特征信息，有利于提取疾病共性及特异性特征；此外，本申请选择分类和预测模型为较为成熟和简单的机器学习和深度学习模型，避免在实际应用中由于微结构尺度下人脑结构和功能连接数据维度较大，而引起的不利于特征提取、特征融合及模型训练的问题。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
