一种基于多模板脑功能与效应网络融合的脑疾病分类方法
申请号:CN202411917924
申请日期:2024-12-24
公开号:CN119830108A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模板脑功能与效应网络融合的脑疾病诊断方法,包括以下步骤:步骤一,数据获取。步骤二,多模版数据融合。步骤三,FC网络构建。步骤四,EC网络构建。步骤五,FC EC网络融合。该发明设计的双分支功能效应连接构建方法能够准确识别和构建大脑功能和效应连接网络。本发明设计的基于自适应自注意力的功能效应融合方法,能够有效融合两种网络数据,进而有效提升rs‑fMRI数据诊断ASD准确率仍较低的问题。本发明的脑疾病诊断准确率较高,且在ASD任务中具有良好的解释性。
技术关键词
皮尔逊相关系数
模版
分类方法
动态邻接矩阵
神经网络架构
效应
分支
数据
序列
模板
变分自动编码器
动态神经网络
疾病诊断方法
结构方程模型
注意力机制
神经网络参数