[发明专利]一种基于深度学习的多模态认知障碍识别方法在审
| 申请号： | 202110654421.6 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113558603A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 盛锦华;王博丞;张巧;汪露雲;辛雨;杨泽 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学;北京医院 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 刘正君 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多模态认知障碍识别方法，包括以下步骤：对与大脑连接性矩阵的构建进行预处理；进行多模态大脑表征数据计算与复杂脑网络度量；构建多模态数据处理深度学习框架；进行多类识别模型训练。上述技术方案采用深度学习技术，设计并实现了一种两层级联结构，整合GoogLeNet框架，将结构性、功能连接性和功能拓扑性三种模态数据输入该模型训练，通过多节点多层次网络，在迭代过程中不断寻求各种特征组合的最佳权重，最终建立了不同程度认知障碍患者统一特征的评判体系，直接对HCPMMP脑分区中360个脑区的权重进行分配，很好地解决了认知障碍多类识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 认知 障碍 识别 方法 | ||
【主权项】：
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