基于特征信息聚集模型的AD诊断及风险要素确定方法

摘要

本发明公开了一种基于特征信息聚集模型的AD诊断及风险要素确定方法，所述方法包括：根据被试者的脑影像数据和基因数据，构建该被试者的脑区‑基因网络；将所述脑区‑基因网络通过特征信息聚集模型进行多次特征信息聚集，使得所述脑区‑基因网络中每个节点能够聚集多阶邻接节点与相似节点的信息，并提取特征后输出分类结果；根据该模型输出的结果，诊断该被试者是否为阿尔茨海默症AD患者；其中，所述特征信息聚集模型是以多个LMCI患者的脑区‑基因网络和AD患者的脑区‑基因网络作为样本预先训练得到的，包括包含多个图卷积层的卷积模块以及特征提取分类模块。应用本发明可以对阿尔茨海默症做精准的诊断。