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基于深度生成模型的神经退行性疾病脑影像生成预测方法
- 专利权人:
- 东北大学
- 发明人:
- 高岩,吕宜之,魏鑫茹,孙译徽
- 申请号：
- CN202110414184.6
- 公开号：
- CN113171075A
- 申请日:
- 2021.04.16
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于深度生成模型的神经退行性疾病脑影像生成预测方法。本发明包括如下步骤：获取患者的脑结构影像数据，按照患者临床症状的亚型表现和自然病程时期进行数据的划分和整理，得到疾病亚型标签和疾病病程标签；采用深度神经网络构建图像预测生成模型；使用K折交叉验证及带有疾病亚型标签和疾病病程标签的脑影像数据对构建的图像预测生成模型进行训练测试，得到测试集的重构损失、交叉熵损失和离散均匀损失并保存最佳模型；向最佳模型中输入患者当前病程时期的脑影像数据，完成患者的下一自然病程脑影像数据的生成，即对患者的自然病程发展进行预测。本发明为神经退行性疾病的早期诊断和及时干预治疗提供有效性科学依据。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
