[发明专利]一种基于卷积神经网络的静态脑网络特征提取方法和系统在审
| 申请号： | 202111097531.3 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113786185A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 接标;董鹏;林凯;周文;丁新涛;卞维新;郑明;罗永龙 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐燕 |
| 地址： | 241002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的静态脑网络特征提取方法，包括：通过计算每个脑区之间的皮尔逊系数来构成静态脑网络；采用参数大小为[32,32,64,32]的卷积神经网络对静态脑网络进行处理以提取相应的脑区特征；在卷积神经网络后连接两层卷积层，两个卷积层的卷积核的大小分别是32和16，步长为116；将经过卷积层处理之后维度大小为1*1*32的脑区特征送入两层大小分别为64和32的全连接层继续提取特征，再采用SoftMax逻辑回归函数来进行脑疾病的诊断和分类。本发明能够学习出更具有判别力和解释性的特征，可以明显提高脑疾病分类的性能，对脑疾病诊断具有更好的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 静态 网络 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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