摘要
本发明涉及一种时空融合神经网络构建方法,包括:构建DFC网络;计算得到功能连接矩阵,构成动态功能连接网络;将每个时间窗口对应的功能连接矩阵建模为一个图结构,得到一系列图结构,实现动态功能连接构建;构建多粒度脑网络;实现时空特征的提取;得到动态功能连接分析的结果;进行特征提取,将所有时间步的特征进行平均,得到全局性的特征表示,得到最终输出的特征,得到fMRI时间序列分析的结果;将动态功能连接分析的结果和fMRI时间序列分析的结果,拼接在一起,形成最终的特征表示;输出预测标签,实现多尺度特征融合。本发明还涉及一种时空融合神经网络构建系统。本发明能够同步提取并深度融合时空特征,全面提升精神疾病识别的准确性与鲁棒性。
技术关键词
融合神经网络
多尺度特征融合
多层网络结构
空间特征提取
序列
动态
特征提取模块
矩阵
分析单元
粒度分析方法
融合时空特征
构建系统
滑动窗口方法
皮尔逊相关系数
标签
数据
多层次
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