| 专利号 | 202411105085X | 申请日 | 2024-08-13 | 专利名称 | 一种模块性脑网络估计与分类的端到端学习方法 |
| 授权日 | 2024-10-01 | 专利权人 | 聊城大学 | 发明人 | 司伟;王广玉;乔立山 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种模块性脑网络估计与分类的端到端学习方法，包括以下步骤：（1）数据预处理；（2）构建初始功能脑图：将预处理的大脑功能图像按照标准模板划分为若干脑区，计算各个脑区之间的连接权重，作为输入特征；（3）学习模块化注意力邻接矩阵：根据大脑的结构和功能具有相对独立模块的先验，构建模块化注意力层；（4）构建模块化功能脑图：为每个功能脑图学习模块化特征，将模块化信息整合到边和节点中；（5）进一步提取节点特征、边特征；（6）预测分类结果；（7）优化目标函数：输出最终的分类结果。其能增强本方法输入特征和预测结果之间推断过程的可解释性，提高特征学习能力。 | ||||
| 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 | |||||
