[发明专利]多模态脑网络计算方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202211506229.3 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115775626A | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 王书强;左乾坤;陈绪行;潘治文 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 孟洁 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模态脑网络计算方法、装置、设备及存储介质，该方法用于训练脑部疾病预测模型，其通过从磁共振弥散张量成像数据和脑部功能磁共振数据分别提取到脑区结构特征和脑区功能特征后，利用图表征扩散学习网络对脑区结构特征和脑区功能特征中的通用特征和独有特征进行分离，再基于对齐算法和自适应加权技术实现多模态通用、独有特征的有效融合，充分挖掘多模态数据之间的互补信息，从而使得模型在训练过程中能够学习到疾病相关的有效特征，使得最终训练得到的脑部疾病预测模型的精度更高，模型预测效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态脑 网络 计算方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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