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申请/专利权人：山东中医药大学
摘要：本发明属于功能性脑网络时空模式建模技术领域，公开了用于大脑默认模式网络个性化建模的多尺度注意力方法，构建多尺度注意力模型；在多尺度注意力模型的空间阶段，引入多尺度金字塔卷积扩大浅层阶段特征感受野，并提取不同层级的粗细粒度特征；在多尺度注意力模型的时间阶段，设计多头注意力块用于大脑默认模式网络时空模式的构建。本发明设计的浅层多尺度特征丰富模块提高了对4D时空模式数据的特征提取能力，更加注重细节特征信息的学习和保留，并可以为后续的时序特征信息提取做出指导，建模出最真实默认模式网络的时空模式。本发明设计的方法相较于传统方法稀疏表示重叠率提高了8.4％。
主权项：1.一种用于大脑默认模式网络个性化建模的多尺度注意力方法，其特征在于，该方法包括：S1，构建多尺度注意力模型，该模型由空间部分和时间部分组成；该模型遵循注意力机制的基本表达，公示如下所示： 其中，M代表特征数量，T是转置操作，Q为空间模式指导下的时间特征信息矩阵，K，V分别代表从Rs-fMRI数据中所提取的特征矩阵；在空间部分实现模型浅层阶段的特征富集与细节特征提取，在时间阶段完成时间模式建模并最终完成时空模式建模；S2，在多尺度注意力模型的空间阶段，引入4种不同尺寸的池化核构建多尺度金字塔卷积，扩大浅层阶段特征感受野，提取不同层级的粗细粒度特征；S3，在多尺度注意力模型的时间阶段，设计多头注意力块，融合空间模式信息和fMRI的原始信息用于大脑默认模式网络时空模式的构建；遵循模型遵循注意力机制公式，在获取时间阶段的Q，K，V之前，对输入进行下采样操作，调整空间信息和时序信息权重，比以避免时间注意力的错误关注问题，同时去除多余的空间特征冗余以加快训练的速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东中医药大学 用于大脑默认模式网络个性化建模的多尺度注意力方法
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