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一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的脑网络分类方法,包括以下步骤:首先,从大脑功能核磁共振图像中提取各个脑区的血氧合度依赖信号;其次,构建能够反映大脑分区之间功能性连接拓扑结构特征的脑图;再次,将构建的脑图以及实际诊断标签输入到图卷积神经网络中进行特征学习以及模型训练。本发明用于脑网络分类。

著录项

  • 公开/公告号CN110522448A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201910631316.3

  • 发明设计人 舒华忠;高舒雯;吴颖真;

    申请日2019-07-12

  • 分类号

  • 代理机构南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人杜静静

  • 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

  • 入库时间 2024-02-19 14:44:26

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B5/055 申请日:20190712

    实质审查的生效

  • 2019-12-03

    公开

    公开

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