基于异构群体图的孤独症神经分型方法、装置和设备

本申请实施例提供一种基于异构群体图的孤独症神经分型方法、装置和设备。该方法通过获取孤独症患者和正常对照者的脑部静息态功能磁共振数据，并进行预处理；基于脑图谱从预处理后的数据中提取平均时间序列；采用多任务学习的稀疏凸松弛交互结构优化估计模型对平均时间序列数据进行分析处理，得到孤独症患者和正常对照者的个体特异性连接；将孤独症患者和正常对照者当做节点，并确定节点之间的相似性；根据个体特异性连接确定节点特征，基于节点特征和节点之间的相似性构建异构群体图；利用深度神经网络自编码器和基于Transformer的异构图自编码器，对异构群体图进行分析处理，得到孤独症患者的神经亚型识别结果，提高了孤独症神经亚型识别的准确度。