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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明实施例公开了基于深度卷积脉冲神经网络的注意缺陷多动障碍ADHD疾病诊断辅助决策系统，包括：预处理装置，用于使用信噪比特征选择方法对功能性磁共振成像数据进行预处理；编码装置，用于采用前向算法对预处理后的功能性磁共振成像数据进行编码，生成脉冲序列；诊断预测输出装置，用于使用深度卷积脉冲神经网络根据所述脉冲序列进行诊断预测，并输出诊断预测结果。本发明不需人工标注特征；对医案分配不同调节权重，优化预测模型；提高了诊断预测结果的可靠性。
主权项：1.一种基于深度卷积脉冲神经网络的ADHD疾病诊断辅助决策系统，其特征在于，包括：预处理装置，用于使用信噪比特征选择方法对功能性磁共振成像数据进行预处理；编码装置，用于采用前向算法对预处理后的功能性磁共振成像数据进行编码，生成脉冲序列；诊断预测输出装置，用于使用深度卷积脉冲神经网络根据所述脉冲序列进行诊断预测，并输出诊断预测结果；所述诊断预测输出装置具体用于采用所述深度卷积脉冲神经网络和学习算法进行数据分类和诊断预测，所述学习算法为： 其中，Δw表示权值更新量，sit表示输入脉冲序列，表示突触前神经元i的脉冲发放时间；其中，表示期望脉冲序列，表示实际脉冲序列，表示输入脉冲序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 基于深度卷积脉冲神经网络的ADHD疾病诊断辅助决策系统
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