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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于时间序列时频一致性对比学习的抑郁症分类方法，包括如下步骤：步骤一：静息态功能磁共振成像数据预处理；步骤二：获取静息态功能磁共振成像原始时间序列，使用AAL脑图谱将大脑分割成多个脑区，计算每个脑区多个体素时间序列的平均值作为该脑区时间序列的代表序列；步骤三：原始时间序列时域编码；步骤四：原始时间序列频域编码；步骤五：构造融合时域特征和频域特征的脑功能网络。步骤六：将脑功能网络作为输入，使用图卷积神经网络GCN对模型进行端到端的训练，并结合时频一致性的对比损失，实现抑郁症分类。本发明可以充分提取原始时间序列的时域和频域特征用于脑功能网络的构造，并应用于抑郁症分类。
主权项：1.一种基于时间序列时频一致性对比学习的抑郁症分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：静息态功能磁共振成像数据预处理；步骤二：获取静息态功能磁共振成像原始时间序列，使用AAL脑图谱将大脑分割成多个脑区，计算每个脑区多个体素时间序列的平均值作为该脑区时间序列的代表序列；步骤三：原始时间序列时域编码；步骤四：原始时间序列频域编码；步骤五：构造融合时域特征和频域特征的脑功能网络；步骤六：使用图卷积神经网络实现抑郁症分类，将脑功能网络作为输入，使用图卷积神经网络GCN对模型进行端到端的训练，并结合时频一致性的对比损失，实现抑郁症分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于时间序列时频一致性对比学习的抑郁症分类方法
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