摘要
本发明提供了一种早产儿语言发育评估方法、系统、设备及介质，属于将深度学习应用于新生儿脑功能发育障碍筛查领域，其方法包括如下步骤：获取新生儿的大脑图像，提取沟回曲率、皮层灰质厚度、沟回深度和髓鞘的特征图，将大脑图像划分为多个三角形图像块，并将沟回曲率、皮层灰质厚度、沟回深度和髓鞘的特征图作为每个三角形图像块的每个顶点的特征通道，得到左半脑和右半脑的特征嵌入向量；将左半脑和右半脑的特征嵌入向量输入双向扫描网络进行正向处理和反向处理，得到左半脑和右半脑的特征嵌入向量之间的非线性特征，使用状态空间模型将非线性特征压缩到一个固定大小的状态空间并进行输出，本发明能够提高早产儿的语言发育评估效率。
