[发明专利]基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法有效
| 申请号： | 202110590764.0 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113378898B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 丁卫平;沈鑫杰;黄嘉爽;李铭;秦廷桢;孙颖;潘柏儒;冯志豪;鞠恒荣;程纯;曹金鑫 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 沈海霞 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于相对熵损失函数卷积神经网络的脑龄预测方法，包括如下步骤：步骤1.利用采集被试的功能型磁共振影像数据形成原始样本集；步骤2.原始样本集中功能型磁共振影像数据预处理形成三维的T1图像数据并形成样本集；步骤3.将样本集划分为训练样本集和测试样本集；步骤4.利用训练样本集训练3DCNN形成脑龄预测模型，所述3DNN在训练过程中采用分类网络的相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数；步骤5.将测试集输入脑龄预测模型得到预测的脑龄；用相对熵损失函数反向更新3DCNN的网络参数，同时采用中心化功能型磁共振影像数据中剔除周围无用信息，提高了脑龄预测模型的鲁棒性及预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相对 损失 函数 卷积 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南通大学，未经南通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110590764.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种干眼症治疗制剂及其制备方法
- 下一篇：一种高度可调节式数控铣床
