基于多模态动态图卷积神经网络的抑郁症图像分类方法

一种基于多模态动态图卷积神经网络的抑郁症图像分类方法，属于医学图像处理与人工智能领域，利用滑动时间窗口法将功能磁共振数据预处理后的时间序列划分为多个时间窗口，构建每个窗口的功能连接矩阵，利用多个空间注意对比网络捕捉跨时间窗口的时间信息，得到高阶动态功能脑网络；利用跨模态图神经网络和跨模态知识蒸馏实现模态间的互补信息传递以及模态融合。本发明可以充分利用多模态脑网络的动态高阶信息实现抑郁症的有效分类。