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一种基于卷积神经网络的静态脑网络特征提取方法和系统
- 专利权人:
- 安徽师范大学
- 发明人:
- 郑明,接标,卞维新,罗永龙,林凯,周文,董鹏,丁新涛
- 申请号：
- CN202111097531.3
- 公开号：
- CN113786185A
- 申请日:
- 2021.09.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的静态脑网络特征提取方法，包括：通过计算每个脑区之间的皮尔逊系数来构成静态脑网络；采用参数大小为[32,32,64,32]的卷积神经网络对静态脑网络进行处理以提取相应的脑区特征；在卷积神经网络后连接两层卷积层，两个卷积层的卷积核的大小分别是32和16，步长为116；将经过卷积层处理之后维度大小为1*1*32的脑区特征送入两层大小分别为64和32的全连接层继续提取特征，再采用SoftMax逻辑回归函数来进行脑疾病的诊断和分类。本发明能够学习出更具有判别力和解释性的特征，可以明显提高脑疾病分类的性能，对脑疾病诊断具有更好的分类性能。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
