[发明专利]一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法有效
| 申请号： | 201910631316.3 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110522448B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 舒华忠;高舒雯;吴颖真 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055;A61B5/00;A61B5/16 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法，包括以下步骤：首先，从大脑功能核磁共振图像中提取各个脑区的血氧合度依赖信号；其次，构建能够反映大脑分区之间功能性连接拓扑结构特征的脑图；再次，将构建的脑图以及实际诊断标签输入到图卷积神经网络中进行特征学习以及模型训练。本发明用于脑网络分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取大脑功能核磁共振图像(fMRI)并对其进行预处理，从中提取各个脑区的血氧合度依赖(BOLD)信号，/n步骤2，构建能够反映大脑分区之间功能性连接拓扑结构特征的脑图，该数据结构可以用节点标签和二值化的邻接矩阵
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