基于荟萃分析与个体化注意力混合引导的脑疾病判别深度学习系统

本发明公开了基于荟萃分析与个体化注意力混合引导的脑疾病判别深度学习系统,包括ReHo特征提取模块；荟萃分析图谱构建模块，荟萃图谱整合分析模块，用于针对神经影像特征图谱，建立阈值筛选机制与空间拓扑特征增强策略，获得标准化的荟萃分析图谱；脑疾病判别构建训练模块，包括STA网络和MAH网络，STA网络用于对每个输入的大脑图像生成注意力图谱，直接使用分类标签作为弱监督定位指导，MAH网络用于对荟萃分析图谱、ReHo指标和注意力图谱进行融合，输出脑疾病判别结果。本发明对每位被试都通过STA网络产生一个自有的注意力图谱，通过构建的全局分支融合入深度学习模型中提供个体水平引导，完成对脑疾病的高准确度判别。