发明专利已授权

基于模糊建模和多标记学习的自闭症谱系障碍诊断方法

Name: 基于模糊建模和多标记学习的自闭症谱系障碍诊断方法
Brand: 江南大学
SKU: 2023103305621
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310330562.1 📄 发布日：2026/10/29

著录项目信息

申请日

2023-03-31

公开号

CN116403702B

公开日

2026-07-24

申请人

江南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_20

IPC 分类号

G16H50_20 , G16H50_50 , G16H30_40 , G16H20_70 , G06V10_74 , G06V10_762 , G06V10_774 , G06N7_02 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法模糊建模多标记学习

应用场景

自闭症谱系障碍诊断, 辅助诊断, 智慧医疗, 心理健康评估

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摘要

本发明属于智能医疗计算机辅助诊断应用领域，涉及一种基于模糊建模和多标记学习的自闭症谱系障碍诊断方法。该方法包括预处理、特征抽取、训练阶段和使用阶段四部分。预处理和特征抽取将自闭症谱系障碍样本的rs‑fMRI图像处理成适用于方法训练和使用的数字型特征数据。训练阶段包括样本合成、模糊不确定学习、标记协同学习、线性回归加权和高阶功能连通学习。样本合成和线性回归加权的联合能够有效缓解自闭症谱系障碍亚类之间的不平衡，标记协同学习通过分析各自闭症谱系障碍亚类之间的关联降低标记噪声对方法预测的干扰，高阶功能连通学习基于标记先验知识进一步挖掘自闭症谱系障碍二阶功能连通特征中的潜在知识。

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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

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当前第 / 件

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