基于多阶段特征金字塔最优传输融合的重度抑郁症分类方法及系统

本发明公开了一种基于多阶段特征金字塔最优传输融合的重度抑郁症分类方法，其包括：输入3D全脑结构磁共振图像；以重度抑郁症等级对3D图像集合中的所有图像进行标签标注，将3D图像集合与3D图像集合中图像对应的标签组成数据集；基于端到端的神经网络框架构建预测网络，所述预测网络包括图像预处理模块，多尺度特征提取模块，金字塔最优传输融合模块以及预测模块；利用数据集对预测网络进行训练，以获得分类模型；将受试者的3D全脑结构磁共振图像输入至分类模型，以输出受试者的分类结果。本发明还提供了一种重度抑郁症分类系统。本发明提供的方法针对3D T1 sMRI特征以给出准确且可解释的的重度抑郁症分类结果，为后续的治疗方案提供更加完善的参考。