基于Transformer的精神分裂症识别解释系统及方法、设备、介质

本公开提供了一种基于Transformer的精神分裂症识别解释系统及方法、设备、介质，本公开从功能磁共振图像中剪裁得到兴趣区域图像，并基于兴趣区域图像进行诊断分析，这一步选择了与精神分裂症最可能相关的脑部区域进行重点分析，不仅可以减少计算量，还能提高模型对关键特征的关注度，减少深度学习模型的处理时间。本公开引入了Transformer神经网络框架，利用其强大的序列处理能力、注意力机制以及对复杂模式的精准捕捉，有效提升了精神分裂症诊断的客观性和准确度。另外，本公开提取Vision Transformer模型产生的特征图，进行可视化处理，增强了模型决策过程的可解释性，本公开还可视化多个与精神分裂症最相关的大脑区域，进一步揭示了精神分裂症在脑部图像中的特异性表。