[发明专利]基于时空图卷积的脑网络分类方法在审
| 申请号： | 202211345300.4 | 申请日： | 2022-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN115496953A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 郝小可;闵虹杰;王晓芳;阎刚;李家旺;王静怡;甄时伟 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/26;G06V10/25;G06V10/20 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明为基于时空图卷积的脑网络分类方法，对于静息态功能磁共振影像数据的时间序列，使用拆分的时空图卷积同时提取时间特征和空间特征。该方法首先采用基于体素形态的分析法对静息态功能磁共振影像进行分析，利用大脑模板将大脑皮层划分为多个感兴趣区域，将大脑建模为图结构的脑网络，并利用多个时空图卷积层分别提取时间特征和空间特征，降低了卷积操作的复杂度。为了进一步提升训练效果，该方法利用三元组损失函数来提升模型训练效果，使用时空图注意力模块来进一步提取空间特征和时间特征，从而提高基于大脑网络的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时空 图卷 网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
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