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申请/专利权人：北京岷德生物科技有限公司
摘要：本申请公开了一种帕金森病认知功能下降预测模型构建方法及系统，获取患者的结构性和功能性磁共振成像数据以及临床信息数据，并进行预处理；从预处理后的结构性和功能性磁共振成像数据中获取感兴趣脑区的BOLD信号，根据BOLD信号计算节点特征矩阵和邻接矩阵后输入至图卷积网络中得到图特征向量；将预处理后的临床信息数据输入至神经网络中得到临床特征向量；通过交叉注意力将图特征向量和临床特征向量进行融合拼接，得到多模态数据；根据多模态数据进行预测模型训练。本申请将图像处理和深度学习技术相结合，充分挖掘和利用了多模态数据之间的互补性对预测模型进行训练，训练出来的预测模型可以提高对帕金森病认知功能下降的预测准确性。
主权项：1.一种帕金森病认知功能下降预测模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1：获取患者的结构性磁共振成像数据、功能性磁共振成像数据和临床信息数据；步骤2：对所述结构性磁共振成像数据、所述功能性磁共振成像数据和所述临床信息数据进行预处理；步骤3：从预处理后的所述结构性磁共振成像数据和所述功能性磁共振成像数据中获取感兴趣脑区的BOLD信号，并根据BOLD信号计算节点特征矩阵和邻接矩阵；步骤4：将所述节点特征矩阵和邻接矩阵输入至图卷积网络中得到图特征向量；步骤5：将预处理后的所述临床信息数据输入至神经网络中得到临床特征向量；步骤6：通过交叉注意力将所述图特征向量和所述临床特征向量进行融合拼接，得到多模态数据；步骤7：将所述多模态数据输入到分类预测模型中进行训练，得到帕金森病认知功能下降预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京岷德生物科技有限公司 一种帕金森病认知功能下降预测模型构建方法及系统
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