发明专利已授权

基于多模态动态图卷积神经网络的抑郁症图像分类方法

📄 申请号：CN202511383645.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2025-09-26

公开号

CN120877005B

公开日

2026-01-09

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_047 , G06N3_0895 ,

技术画像

所属领域

图卷积神经网络人工智能算法医学图像处理图像识别神经网络图卷积神经网络

应用场景

抑郁症辅助诊断, 医学影像分析, 精神疾病筛查, 脑影像分析, 智能医疗

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摘要

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种应用于农业机器人采摘的鲜食葡萄检测方法

当前第 / 件

基于环形气隙的双自由度力矩马达

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