[发明专利]一种基于全卷积神经网络的可解释脑龄预测方法有效
| 申请号： | 202111121817.0 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113892936B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 徐君海;陈成;魏建国 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055;A61B5/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09;G06T5/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于全卷积神经网络的可解释脑龄预测方法，包括数据预处理，运用全卷积神经网络构建脑龄预测模型，进行模型训练和评估，采用网络遮挡敏感度分析和人类脑网络组图谱对脑龄预测过程中相关的大脑区域进行可解释性分析，定位与脑龄预测最相关的脑区位置。本发明的预测方法能够针对特定的大脑区域进行解释，并精确地定位到与脑龄预测最相关的脑区位置，使得到的脑区贡献信息更加准确，不会带有先验偏见。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 可解释 预测 方法 | ||
【主权项】：
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