一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法

本发明公开一种多模态脑图信息融合识别孤独症脑图的方法，应用于图像识别领域，针对现有技术未能充分利用多模态核磁共振图像数据、模型可解释性不足的问题；本发明从结构磁共振图像、功能磁共振图像、表型等三种模态数据中分别提取脑区特征，然后进行多模态融合，构建脑区图结构；设计图卷积模块和损失函数学习如何提取脑图深度特征；基于脑图深度特征，通过ABIDE数据集标签数据对多层感知机分类器进行训练，可以获得更好的准确率、敏感度、异质性等性能指标；利用训练好的多模态脑图融合识别孤独症模型可以用于辅助孤独症诊断识别。