基于深度域适应的fMRI数据一致性校正方法及装置

本发明公开一种基于深度域适应的fMRI数据一致性校正方法及装置，在Kay团队提供的7T fMRI预处理数据基础上，通过把跨天多次采集的数据(整个采集过程持续一年)看作不同来源的数据域，采用自编码器网络输入特定脑区的fMRI体素响应数据，提取关键中间特征信息，根据自编码器中间特征重建校正后fMRI体素响应数据，在数据重建过程中，引入矩匹配算法，缩小不同域数据在自编码器中间特征空间上的矩间距，实现fMRI数据的域无关表征，完成fMRI数据的一致性校正。通过把跨天多次采集的fMRI数据看作不同来源的数据域，创新采用深度学习域适应技术，提高跨天采集下fMRI数据的整体一致性。