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[发明专利]脑网络统一表征计算方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211549885.1在审
发明人：王书强;宗永承;荆常宏 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种脑网络统一表征计算方法及装置，所述方法包括：获取样本的脑影像，并基于参考图像所提供的标准脑空间，引导脑影像与标准脑空间进行对齐，得到脑影像的脑区结构形变场；通过可形变卷积学习脑影像的局部形变，对脑区结构形变场的局部形变差异进行调整，得到优化后的脑区结构形变场；将优化后的脑区结构形变场作用于脑影像得到移动图像，并通过约束移动图像与参考图像之间的相似性，得到与疾病相关的多个脑区的区域信息；根据各脑区的区域信息进行脑网络构建，并通过在脑网络的子图及其扩散图之间进行的图对比学习，对脑网络进行优化，得到重构脑网络。本发明解决了现有技术主观性强，效率低，准确率和自动化程度不高的问题。
网络统一表征计算方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种成瘾性脑网络分析方法及装置-CN202111536650.4有效
发明人：王书强;荆常宏 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种成瘾性脑网络分析方法及装置。该方法包括：获取不同标签的真实脑部功能性核磁共振fMRI图像；基于训练真实脑部fMRI图像样本，生成不同标签的第一脑部拓扑结构；基于成瘾性真实脑部fMRI图像，生成脑成瘾标准特征图；根据脑成瘾标准特征图确定第一脑部拓扑结构的初始权重值；基于不同标签的第一脑部拓扑结构和第一脑部拓扑结构的初始权重值，训练成瘾性脑网络分析模型；将测试真实脑部fMRI图像样本输入到成瘾性脑网络分析模型中，生成第一加权脑部拓扑结构。上述方法能够有效学习到成瘾相关的异常脑部拓扑特征，从而准确地对成瘾性大脑的脑网络进行分析，提高模型整体的性能。
一种成瘾性网络分析方法装置