摘要
本发明公开了一种融合脑功能成像和临床数据的脑影像超图处理系统,包括构建全局静态脑功能连接超网络的全局静态脑功能连接超网络模块、构建局部动态脑功能连接超网络的局部动态脑功能连接超网络模块及超图神经网络分类模型;超图神经网络分类模型包括特征学习器、第一特征融合器及特征分类器;特征学习器包括动、静态分支特征学习器及个体临床特征学习模块;由动、静态分支特征学习器对应对局部动态及全局静态的脑功能连接超网络进行特征提取;由第一特征融合器对动、静态分支特征学习器及个体临床特征学习模块三者提取的特征进行融合,由特征分类器对第一特征融合器融合后的特征进行分类。本发明提高了在fMRI数据集上的识别准确率。
技术关键词
超网络
神经网络分类
学习器
功能成像
分类器
站点
融合器
动态
注意力
分支
影像
皮尔逊相关系数
传播算法
卷积模块
数据
滑动窗口法
矩阵
训练集
节点
系统为您推荐了相关专利信息
压力识别方法
全局平均池化
GCN模型
人体关键点
级联检测器
自动识别方法
雷达航迹数据
样本
深度学习模型
序列
代码补全方法
大语言模型
小规模
分类器模型
解码算法
恶劣天气条件
Softmax分类器
适配器
识别方法
样本
轴承故障诊断方法
Softmax分类器
注意力机制
信号
故障检测