基于扩散模型指导生成的脑功能网络分类方法

本发明公开了一种基于扩散模型指导生成的脑功能网络分类方法，该方法通过引入扩散过程对扩散模型进行训练，再使用脑功能网络分类模型及分类任务指导生成过程，能够有效利用扩散模型的强大生成能力，控制生成符合分类任务所需的数据。基于反向去噪过程设计的指导生成公式，能够基于训练好的扩散模型，在脑功能网络分类模型指导下，调整数据生成的方向和质量，使得生成的数据更加符合预期。区别于脑功能网络的分类模型通常采用的预训练和微调模式，引入扩散模型及指导生成方法，可以减轻脑功能网络数据的分类中存在的过拟合等现象。本发明通过设计扩散模型和指导生成公式，有助于使扩散模型的生成方向和规模可控，提高下游模型的分类效果。