一种基于对抗训练鲁棒图信息瓶颈的fMRI脑部检测方法

本发明公开了一种基于对抗训练鲁棒图信息瓶颈的fMRI脑部检测方法。方法包括：采集疾病和健康人群的脑部扫描数据并预处理后获得BOLD信号；构建对抗训练鲁棒图信息瓶颈模型，使用BOLD信号进行训练；采集待检测的人体脑部扫描数据并进行预处理后输入训练完成的算法中，处理后判断出当前人体的脑部是否患病并确定与当前疾病相关的脑区，实现人体脑部检测。本发明方法能够有效的提高疾病的检测效果，并利用提取得到的关键节点连接和节点重要性对模型进行解释，方法适用于计算机辅助人脑疾病的医疗检测，对提高医疗检测的准确率，提高深度学习模型在医疗检测领域的可解释性等方面有着重要的意义，为智慧医疗检测提供了可靠有效的技术支持。