[发明专利]一种融合脑区因果特征的半监督自闭症识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110903085.4 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113762346A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 杨泽勤;黄晓楷;曾肖宇 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为克服现有脑区智能识别方法需要大量有标记的样本数据，识别方法无法揭示脑区间神经活动的因果效应的缺陷，提供一种融合脑区因果特征的半监督自闭症识别方法及系统，包括基于频谱动态因果模型，根据互谱密度进行贝叶斯推断，从fMRI数据中发现脑区因果效应连接矩阵；根据脑区因果效应连接矩阵，通过递归式特征消除从因果效应连接矩阵中选取最优特征子集；基于少量标记数据和大量未标记数据训练TSVM；将选取的一组最优特征子集输入训练好的TSVM，完成自闭症儿童智能化识别。采用融合脑区因果特征的半监督自闭症识别方法及其系统，不需要大量标记样本，避免了人力物力资源的浪费，且揭示了脑区间神经活动的因果效应，使识别结果更具解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 因果 特征 监督 自闭症 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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