一种基于子图采样与多特征融合的图卷积网络脑疾病诊断方法

本发明涉及脑异常检测与人工智能辅助诊断技术领域，具体涉及一种基于子图采样与多特征融合的图卷积网络脑疾病诊断方法，旨在脑疾病诊断的准确性。该方法包括：获取静息态功能磁共振成像数据并预处理，构建大脑功能连接图。大脑功能连接图以图结构表示脑区间协同激活关系。基于功能模块划分和节点度排序进行子图采样，生成初始子图集合。利用强化学习对初始子图集合进行优化选择，得到最优子图，并对最优子图引入节点注意力机制，基于注意力得分筛选关键节点，生成判别性子图。提取判别性子图的位置特征、邻域特征和结构特征并融合，基于融合特征进行脑疾病诊断。