一种基于深度学习的多站点脑影像指标数据协调系统

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一种基于深度学习的多站点脑影像指标数据协调系统
申请号:CN202510296911
申请日期:2025-03-13
公开号:CN120279281A
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多站点脑影像指标数据协调系统,包括fMRI三维特征指标预处理模块,对fMRI的三维特征指标进行标准化预处理及元数据保护,以满足深度学习模型对输入输出维度匹配的要求。双向协调模型构建模块和双向协调模型训练模块,构建无监督跨站点三维双向协调模型,通过非配对跨站点数据对抗训练实现域不变特征解耦,完成数据集X向Y或Y向X的转换,消除X和Y之间的站点效应。NIfTI格式文件重构模块,对协调后数据执行NIfTI格式文件重构,生成与原始数据结构严格兼容的标准化输出文件。本发明的系统能消除由扫描参数异质性引发的站点效应的同时,完整保留原始医学影像文件的拓扑结构及元数据完整性。
技术关键词
协调系统 编解码 判别模块 指标 模型训练模块 解码器 跨站点 输出特征 编码器 匹配模块 重构模块 矩阵 医学影像文件 数据保护 级联