[发明专利]一种多尺度注意力的深度非线性因子化方法有效
| 申请号： | 202111050195.7 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113723340B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 柯亨进;陈丹;李小俚;王凤琴;刘志远 | 申请（专利权）人： | 湖北理工学院 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/088;A61B5/372;A61B5/055;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京中创博腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11636 | 代理人： | 李梅 |
| 地址： | 435003 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度注意力的深度非线性因子化方法，包括如下步骤：步骤1：多模态脑成像大队列特征构建；步骤2：脑成像数据的多尺度注意力特征提取；步骤3：多模态脑成像数据深度非线性因子化；步骤4：因子的前向拟合和反向构造与求精；步骤5：反向更新非线性神经网络参数。本发明融合通道注意力模块和空间注意力模块对输入原始数据进行筛选，对提取的众多特征进行自动注意力加权，从而强调重要特征并压缩不重要特征，并将该注意力机制融入后续的非线性因子化分析方法中，以期构建基于注意力的深度非线性因子化特征，实现对高非线性脑成像数据进行精确建模。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 注意力 深度 非线性 因子 方法 | ||
【主权项】：
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