[发明专利]一种迁移学习克服小样本算法及其在揭秘人脑中科研应用在审
| 申请号： | 202211236113.2 | 申请日： | 2022-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN115661512A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 桂任舟;闫健 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/20;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/096 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 范艳静 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种迁移学习克服小样本算法及其在揭秘人脑中科研应用，首先对高维小样本fMRI数据进行预处理，构建脑功能连接体；其次通过设计深度迁移学习模型实现了fMRI小样本数据的高精度二分类，并预测脑区划分方式；最后通过mask法反向研究了对于人脑改变决策相关的人脑脑部感兴趣区域ROI，即Region of Interest。本发明的目的是提供一种深度迁移学习模型用来解决fMRI数据高维小样本难以训练分类的问题，从而实现fMRI数据的高精度分类，并通过深度迁移学习模型确定对脑功能连接的构建方法，进而可以应用于分析得出与人脑改变决策相关的脑部感兴趣区域这类研究方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 迁移 学习 克服 样本 算法 及其 揭秘 人脑 科研 应用 | ||
【主权项】：
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