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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种适用于不等时间点长度脑影像的脑龄预测方法，获取历史脑影像数据，并进行预处理，得到预处理后的脑影像数据；对预处理后的脑影像数据进行脑区划分，并提取脑区的时间序列特征；通过提取的时间序列特征拟合高斯过程回归模型，并预测预设观察时间点范围内的脑区特征；通过神经网络提取预测的脑区特征的高阶表示，得到高阶特征；应用注意力机制处理高阶特征得到注意力特征，通过注意力特征与高阶特征进行脑龄预测。通过原始fMRI数据拟合高斯过程回归模型来预测在预设观察时间点长度上的特征，最大化地利用每个fMRI数据的动态信息，减轻噪音对fMRI数据的影响，取得了较好的预测精度。
主权项：1.一种适用于不等时间点长度脑影像的脑龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取历史脑影像数据，并进行预处理，得到预处理后的脑影像数据；2对预处理后的脑影像数据进行脑区划分，并提取脑区的时间序列特征；3通过提取的时间序列特征拟合高斯过程回归模型，并预测预设观察时间点范围内的脑区特征；4通过神经网络提取预测的脑区特征的高阶表示，得到高阶特征；5应用注意力机制处理高阶特征得到注意力特征，通过注意力特征与高阶特征进行脑龄预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种适用于不等时间点长度脑影像的脑龄预测方法
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