摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的多模态医学影像预测方法、设备、介质及产品,属于医学图像处理技术领域。本发明首先对各模态的MRI影像数据预处理,获取各模态的图数据,然后基于多模态大脑年龄预测模型的特征提取及融合模块提取每个模态的图数据的特征,再融合得到多模融合特征向量,再将该多模融合特征向量输入至多模态大脑年龄预测模型的预测模块,以获取大脑年龄预测结果,在对预测模型训练时的损失函数包括预测损失和各模态图数据的重构损失,即通过对应的解码器将特征还原为对应模态的图数据的重构损失。本发明充分利用受试者的多个模态的MRI影像信息,通过基于GNN的自编码器模型学习非线性特征,有效提升模型性能。
技术关键词
大脑年龄预测
编码器
解码器
多模态医学影像
数据
核磁共振成像仪
医学图像处理技术
支路
模块
预测模型训练
重构
非线性特征
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