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一种基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症辅助诊断方法
- 专利权人:
- 深圳龙岗智能视听研究院
- 发明人:
- 赵翼飞,李楠楠,张世雄,李若尘,安欣赏,李革,张伟民
- 申请号：
- CN201911278900.1
- 公开号：
- CN110934587A
- 申请日:
- 2019.13.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于图卷积神经网络的阿尔兹海默症辅助诊断方法,包括:对脑部功能磁共振影像进行处理,得到各大脑区域的时间序列;计算各大脑区域的时间序列中任意两个时间序列之间的皮尔森相关系数,得到以每个时间序列作为节点、该皮尔森相关系数作为两节点之间连接边的权重的脑功能连接网络;将所有权重小于设定阈值的边去掉,简化脑功能连接网络,得到图结构数据;以及设计图卷积神经网络模型,并使用图结构数据训练设计的图卷积神经网络模型,最后得到验证集上表现最佳的训练结果作为辅助诊断模型,输出整个图结构对应的疾病状态。本发明方法得到了比传统方法更好的检测准确度,取得了在该疾病上领先的辅助诊断分类水平。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
