公开(公告)号：CN118552781A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410669950.7

申请日：2024-05-28

Applicant: 宁波大学

Inventor： 顾宇衡 ,  董一鸿 ,  李国庆 ,  辛宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 一种基于医学fMRI数据的混合数据增强无监督域自适应分类方法，涉及功能核磁共振成像分类领域。解决由于不同站点数据的分布差异较大以及数据稀缺，仅依靠对齐与对抗策略并不能取得高效的预测结果的问题。方法包括：获取fMRI数据中各个大脑区域中的平均时间序列；选取N个感兴趣区域ROI，根据全部样本数据对每个ROI的时序特征进行归一化处理；通过Cross‑Domain Mix‑up生成新样本；根据原始fMRI数据和生成新样本构建图数据；使用时空图卷积神经网络对图数据进行特征学习；将时空图卷积神经网络学习后的特征进行特征对齐和域对抗；根据类判别器对目标域样本做出分类预测。应用于医学数据分类领域。