[发明专利]基于多模态磁共振成像的图卷积神经网络疾病预测系统有效
| 申请号： | 202211276172.2 | 申请日： | 2022-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN115359045B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 张瑜;孙超良;王志超;张欢;钱浩天;蒋田仔 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;A61B5/055;A61B5/00;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态磁共振成像的图卷积神经网络疾病预测系统,从多模态的磁共振数据中提取多个脑区跨模态下的影像组学信息作为节点的特征，提取脑区间的连接组学信息构成邻接矩阵。T1加权结构像通过皮层重建来进行皮层信息提取，静息态磁共振数据用于计算低频振幅，局部一致性以及功能连接。通过多模态数据预处理、影像指标提取和结构化数据整合，将多模态的非结构化磁共振影像数据整合成统一的图结构数据，用图卷积神经网络的方法对疾病进行预测。以本发明计算得到的多模态特征进行疾病预测，可以更好地融合多个脑区跨模态的生理学指标以及脑区之间的相关性并提高模型的预测能力和模型在不同疾病下的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 磁共振 成像 图卷 神经网络 疾病 预测 系统 | ||
【主权项】：
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