一种基于级联极化自注意力的脑龄预测方法

本发明涉及一种基于级联极化自注意力的脑龄预测方法，能够利用大脑磁共振图像数据实现大脑年龄的预测。所提出的脑龄预测网络在每一个特征提取阶段后均引入极化自注意力特征增强模块，该模块通过在一个方向上完全压缩特征，实现另一个方向的特征增强，通过此机制，所提出网络分别在通道和空间两个维度计算注意力分数，从而实现空间和通道特征的双重增强；此外，该算法使用轻量级的简单全卷积网络进行特征提取，减少网络训练参数，能够在数据量不足的情况下取得良好的预测结果。实验结果表明，与其他脑龄预测方法相比，所提出的模型在脑龄预测任务上获得了更好的预测结果。