一种基于多尺度核注意力机制的脑网络分析方法

本发明公开了一种基于多尺度核注意力机制的脑网络分析方法，包括以下步骤：对功能磁共振成像数据进行预处理，得到每个脑区的时间序列；利用皮尔逊相关性构建每个被试的初始功能脑网络作为模型的初始输入特征；基于多尺度核注意力机制的编码器对初始功能脑网络进行特征提取和分析；基于大脑模块性的先验知识，使用正交聚类的方式对基于多尺度核注意力机制的编码器的输出进行聚合和读出；分类层输出最终的识别结果。本方法在深度学习模型中以灵活性和解释性良好的方式捕获脑区之间的复杂交互关系，能有效构建高层次功能脑网络，为识别任务提供有价值的信息，并且能在提高识别性能的基础上有效探索生物标识物，具有重要的理论意义与实用价值。