[发明专利]一种基于静息态磁共振迁移学习的脑疾病预测系统有效
| 申请号： | 202211056174.0 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115116607B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 张瑜;陈子洋;孙超良;李军;李劲松 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于静息态磁共振迁移学习的脑疾病预测系统，分别获取健康成人静息态磁共振大数据集和对应脑疾病的患者静息态磁共振数据，预处理后配准到标准脑空间；通过匹配到标准脑空间的脑图谱提取各个脑区的时间信号；利用图卷积网络和门控循环网络构建深度学习模型并基于健康成人大数据集进行预训练；基于预训练模型和患者静息态功能磁共振数据进行模型微调和疾病预测。本发明提取静息态磁共振信号中的时空特征，利用健康成人的静息态磁共振大数据集对深度学习模型进行预训练，充分挖掘健康成人静息态磁共振中的固有时空特征模式，并将健康成人数据中学习到的先验时空特征模式迁移到脑疾病预测中，有效提高模型的预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 静息态 磁共振 迁移 学习 疾病 预测 系统 | ||
【主权项】：
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