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公开(公告)号:CN115424067A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202211059849.7
申请日:2022-08-30
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/30 , G06N3/06 , G06N3/08 , A61B5/055 , A61B5/16
摘要: 本发明涉及一种基于深度学习多重融合脑网络图技术实现抑郁症亚型分类处理的系统,其中,该系统包括:数据采集处理模块,用于采集受试者的静息态功能磁共振成像数据;数据预处理模块,用于对采集到数据进行预处理;多重功能脑网络构建模块,将得到的功能态磁共振成像数据(fMRI)生成三个功能连接矩阵,并对每个系数连通矩阵构造一个图表示;多重脑网络图融合模块,使用基于数据增强的正则化项来提高小样本容量下的性能,并利用GAT融合区组和差异池区组将各个图表示映射到特征空间;抑郁症亚型分类模块,对抑郁症亚型进行分类处理。本发明还涉及一种相应的方法、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该系统、方法、装置、处理器及其存储介质,有助于进一步优化神经调控技术在抑郁症治疗中的靶向干预方案。
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