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申请/专利权人：中国科学院大学
摘要：本发明具体涉及了一种多层级静息态磁共振影像分析方法。步骤包括为：第一步，对待处理静息态功能核磁共振影像进行预处理；第二步，在训练阶段，对体素级血氧水平依赖信号进行对比聚类，提取体素级特征与聚类标签；第三部，基于对比聚类结果，构建脑区图神经网络进行模型训练；第四步，对待分析测试的功能磁共振影像数据，进行体素级别的聚类分析、脑区功能连接分析和识别预测分析。本发明为静息态功能磁共振数据分析提供了一个可扩展和调节的学习框架，可以更好地揭示体素‑脑区‑脑网络的功能特征差异。
主权项：1.一种多层级静息态磁共振影像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）对待处理的静息态功能核磁共振即functionalMagneticResonanceImaging,简称fMRI数据，采用通用医学影像预处理软件进行预处理操作，获得预处理后的功能磁共振数据；（2）在训练阶段，对预处理后的fMRI数据，构建体素级对比聚类网络，提取体素级特征和对应的聚类标签；（3）在训练阶段，对每个样本，利用得到的对应聚类标签，结合解剖学脑区模板，对上一步骤中的每个聚类分别构建单聚类脑区图神经网络；（4）在训练阶段，分别对上一步骤中产生的不同单聚类脑区图神经网络进行性能验证，从K个单聚类脑区图神经网络中筛选出分类性能高的前k个单聚类脑区图；（5）在训练阶段，对每个样本，基于筛选出的前k个单聚类脑区图，采用多图融合策略构建大脑层级多聚类图网络，基于和大脑层级图神经网络提取的特征，实现样本级数据的学习分类，完成模型训练；（6）在测试阶段，对测试集中每个样本数据分别进行预处理和体素级对比聚类，提取体素级特征和聚类标签，实现对测试样本体素级的功能连接变化分析；（7）在测试阶段，基于已提取体素级特征和聚类标签，构建大脑曾级的多聚类图网络，输入到已训练的图网络模型中完成测试。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院大学 一种多层级静息态磁共振影像分析方法
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