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申请/专利权人：无锡市惠山区人民医院

摘要：本发明提出一种基于时间序列的医学影像的认知功能障碍智能辅助识别系统，采集PET数据、MRI数据、心理评测问卷数据，通过特征提取模块提取时间序列特征和多模态特征，通过特征融合模块将时间序列特征和多模态特征进行特征融合，基于融合特征获取得到第一识别结果，基于心理评测问卷数据得到第二识别结果，基于第一识别结果和第二识别结果得到认知功能障碍智能辅助识别结果，通过时序特征以及多模态特征提高了识别的准确性。

主权项：1.一种基于时间序列的医学影像的认知功能障碍智能辅助识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、第一识别模块、第二识别模块、结果融合模块、可视化模块，基于所述数据采集模块获取N个不同时期的PET数据、MRI数据、心理评测问卷数据，N为大于2的整数，N越大数据越新；基于所述数据预处理模块对所述数据采集模块获取的数据进行预处理；所述特征提取模块包括时间序列特征提取模块和多模态特征提取模块，所述时间序列特征提取模块用于基于N个不同时期的PET数据、MRI数据获取时间序列特征，所述多模态特征提取模块用于对第N个时期的PET数据以及第N个时期的MRI数据进行特征提取，得到多模态特征；所述特征融合模块用于将所述时间序列特征和多模态特征进行特征融合，得到融合特征；所述第一识别模块基于融合特征进行认知功能障碍智能辅助识别，获取得到第一识别结果；所述第二识别模块基于心理评测问卷数据进行认知功能障碍智能辅助识别，获取得到第二识别结果；所述结果融合模块用于将第一识别结果和第二识别结果进行结果融合，得到认知功能障碍智能辅助识别结果；所述可视化模块用于对认知功能障碍智能辅助识别结果以图形化的方式展示给医生；基于所述数据采集模块获取N个不同时期的PET数据、MRI数据、心理评测问卷数据包括：获取待检测对象N个不同时期的PETi数据、MRIi数据以及心理评测问卷数据Scorei，所述i∈[1,N]；基于所述数据预处理模块对所述数据采集模块获取的数据进行预处理包括：将所述PET数据、MRI数据通过高斯滤波器进行去噪处理，得到去噪后的PET数据、MRI数据；将所述去噪后的PET数据和所述MRI数据进行图像配准，输入图像融合模型，得到融合图像；所述时间序列特征提取模块用于获取时间序列特征包括：将所述融合图像输入时间序列特征提取模块，获取得到时间序列特征，所述时间序列特征提取模块具体的为Bi-LSTM网络模型；对第N个时期的PET数据以及第N个时期的MRI数据进行特征提取，得到多模态特征包括：将所述PET数据以及MRI数据输入图像特征提取网络，得到PET特征和MRI特征作为多模态特征，所述图像特征提取网络包括顺序连接的卷积层1、池化层1、卷积层2、卷积层3、池化层2、卷积层4、池化层3、卷积层5、卷积层6、池化层4；所述特征融合模块用于将所述时间序列特征和多模态特征进行特征融合，得到融合特征包括：将所述时间序列特征输入自注意力模块得到第一权重值，将所述第一权重值与所述时间序列特征进行融合，得到第一特征；将所述PET特征输入自注意力模块得到第二权重值，将所述第二权重值与所述PET特征进行融合，得到第二特征；将所述MRI特征输入自注意力模块得到第三权重值，将所述第三权重值与所述MRI特征进行融合，得到第三特征；将所述第一特征、第二特征、第三特征进行特征融合，得到融合特征；所述第一识别模块基于融合特征进行认知功能障碍智能辅助识别，获取得到第一识别结果包括：将所述融合特征输入顺序连接的第一全连接层、第二全连接层、softmax层，得到第一识别结果。

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