基于多尺度信息融合的静息态磁共振功能成像的处理方法

本发明涉及神经影像技术领域，公开了一种基于多尺度信息融合的静息态磁共振功能成像的大脑疾病预测方法，包括：获取静息态磁共振功能成像并进行预处理；根据预处理后的静息态磁共振功能成像获取输入集合；将输入集合输入到图像处理模型，获得处理结果，图像处理模型包括多个依次连接的Fuse‑Former层、聚合层、线性层和softmax激活函数，其中，多个依次连接的Fuse‑Former层用于根据输入集合获得全局分类标记和局部分类标记；聚合层用于对全局分类标记和局部分类标记进行聚合处理，获得聚合后标记；线性层用于对聚合后标记进行特征转换处理，获得输出向量；softmax激活函数根据输出向量获得图像处理结果，根据图像处理结果获得疾病预测结果。本发明能够提高疾病预测准确率。