基于知识引导对比学习的抑郁症预测模型训练方法及装置

本发明提供了基于知识引导对比学习的抑郁症预测模型训练方法及装置，属于智能医疗技术领域，包括：基于不同的脑图谱计算各个感兴趣区域时间序列数据之间的功能连接矩阵并训练网络模型；将待测患者在至少两个脑图谱下的全局语义关系特征和领域知识子图进行特征融合，得到待测患者的高阶嵌入表示，将待测患者的高阶嵌入表示输入到训练好的预测网络中得到预测结果。本发明使用多个图谱来构建互补的脑图表示，并引入与抑郁症密切相关的默认模式网络进行不同的子图增强，在多视角多模态的基础上设计了交叉对比学习来学习鲁棒的表示，缓解了数据稀疏的问题，提升了模型的泛化能力和预测准确率。