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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明提供一种基于异质图同构网络的孤独症脑影像识别方法和装置，该方法包括：对输入的静息态功能磁共振脑影像进行预处理，得到一个以感兴趣脑区为节点，以感兴趣脑区之间的功能连接作为边的异质图；其中，感兴趣脑区包含基于人脑的结构和功能特性预先选定的磁共振脑影像中一组区域，全部的感兴趣脑区根据人脑的解剖结构被进一步划分为预设数量的分组；异质图进入预先训练的异质图同构网络的隐藏层，每个隐藏层对异质图包含的节点和边进行聚合，得到在每个隐藏层的图表示；在线性读出层基于在每个隐藏层的图表示预测在每个隐藏层的得分，综合在各个隐藏层的得分得到孤独症预测结果。本发明能够保障孤独症脑影像识别的可解释性。

主权项：1.一种基于异质图同构网络的孤独症脑影像识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对输入的静息态功能磁共振脑影像进行预处理，得到一个以感兴趣脑区为节点，以感兴趣脑区之间的功能连接作为边的异质图；其中，所述感兴趣脑区包含基于人脑的结构和功能特性预先选定的磁共振脑影像中一组区域，全部的感兴趣脑区根据人脑的解剖结构被进一步划分为预设数量的分组；所述异质图进入预先训练的异质图同构网络的各个隐藏层，每个隐藏层对异质图包含的节点和边进行聚合，得到在每个隐藏层的图表示；其中，异质图同构网络包含预设数量的隐藏层；在异质图同构网络的线性读出层基于在每个隐藏层的图表示预测在每个隐藏层的得分，综合在各个隐藏层的得分得到孤独症预测结果；预先训练异质图同构网络的步骤，具体包括：为训练集包含的每个磁共振脑影像构建一个以感兴趣脑区为节点的异质图，异质图的全部节点被按照人脑的解剖结构划分为预设数量的分组，为异质图的每个节点生成一个独热编码作为节点特征；在每个隐藏层中，按照多层感知机算法和乘值累加算法进行聚合以迭代节点特征，在每一轮节点特征迭代结束后，利用基于注意力机制的全局注意力池化层计算每个隐藏层的图表示；训练异质图同构网络包含的线性读出层学习隐藏层的图表示与训练集包含的指示是否患孤独症的标签之间的关联，用于在测试过程中基于被试人员的磁共振脑影像的图表示线性预测在各个隐藏层的得分；其中，所述异质图同构网络通过包含磁共振脑影像和指示是否患孤独症的标签的训练集进行训练得到。

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