基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统

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基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统
申请号:CN202410771228
申请日期:2024-06-14
公开号:CN118352085B
公开日期:2024-09-17
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统。所述系统包括:数据采集模块用于采集被试多时间点的多模态脑影像数据;矩阵构建模块用于基于压缩自编码器构建多模态脑影像数据的第一特征时序矩阵;矩阵填补模块用于基于多模态特征时序模型补全第一特征时序矩阵,得到第二特征时序矩阵;病程预测模块用于获取当前时间点之前所有时间点的多模态脑影像数据的病程评分数据集,将第二特征时序矩阵和病程评分数据集输入病程预测模型,获取被试在当前时间点的多模态脑影像数据的病程预测评分。采用本系统能够整合多模态脑影像数据在纵向时间点上的临床评分以及多模态脑影像特征,提高当前时间点多模态脑影像病程预测评分的准确率。
技术关键词
多模态脑影像 预测系统 时序 掩膜矩阵 编码器 模型训练模块 解码器 训练集 元素 多尺度特征 数据采集模块 疾病 多模态特征融合 注意力