摘要
本申请提供基于无创多模态神经影像的阿尔茨海默病辅助预测系统、方法、介质及装置,本申请通过基于图重构引导的多模态脑网络融合的图神经网络框架,使用自监督的范式充分利用MRI数据,突破稀有PET数据在有监督策略下的局限,生成可靠的病理表征嵌入。同时,区别于仅构建节点特征的常规脑网络建模,本发明依据灰质功能信号和白质纤维结构连接,构建集语义与拓扑信息的双模态脑网络,并设计节点‑边双向编码器,显著提升脑网络表征能力。
技术关键词
双模态脑
阿尔茨海默病
功能磁共振成像
预测系统
辅助预测方法
影像
扩散磁共振图像
节点特征
扩散磁共振成像
重构功能
模块
阿尔茨海默疾病
脑网络建模
神经网络框架
模式
网络拓扑结构
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阴道镜
概率预测方法
宫颈
训练神经网络模型
Xgboost模型
分段预测方法
LightGBM模型
样本
超短期风电功率
生成数据集
产品推荐系统
计算机网络安全
智能预测方法
指数
数据预测模型
时空分布特征
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火灾
风险预测方法
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风险预测模型
肾小球滤过率
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基因分型数据