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摘 要:本发明提供了基于结构‑功能脑网络的精神疾病识别方法,属于医学信息智能诊断技术领域,解决了利用人工智能帮助医生从海量数据中识别精神疾病的技术问题。其技术方案为:对结构和功能两类脑网络的连接矩阵分别进行行列卷积,获得深度特征;在特征学习过程中,增加深度融合模块,使两个模态可以交互式特征学习;在最终的识别阶段,通过多模态双线性池化层,进一步融合两类脑网络的特征,学习最后的联合特征;然后输入到最终的分类层获得疾病识别结果,并将预测标签和真实标签的交叉熵损失作为损失函数进行训练。本发明的有益效果为:显著提高对精神疾病识别的准确率,辅助医生进行诊断分析,给患者带来更好的医疗服务。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310169343.X | 专利名称: | 基于结构-功能脑网络的精神疾病识别方法 |
申请日: | 2023-02-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H50/20搜分类 医疗搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |