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申请/专利权人：中国人民解放军网络空间部队信息工程大学
摘要：本发明公开一种基于深度域适应的fMRI数据一致性校正方法及装置，在Kay团队提供的7TfMRI预处理数据基础上，通过把跨天多次采集的数据整个采集过程持续一年看作不同来源的数据域，采用自编码器网络输入特定脑区的fMRI体素响应数据，提取关键中间特征信息，根据自编码器中间特征重建校正后fMRI体素响应数据，在数据重建过程中，引入矩匹配算法，缩小不同域数据在自编码器中间特征空间上的矩间距，实现fMRI数据的域无关表征，完成fMRI数据的一致性校正。通过把跨天多次采集的fMRI数据看作不同来源的数据域，创新采用深度学习域适应技术，提高跨天采集下fMRI数据的整体一致性。
主权项：1.一种基于深度域适应的fMRI数据一致性校正方法，其特征在于，包括：将跨天多次采集的脑区fMRI体素响应数据输入自编码器网络，提取中间特征信息；根据自编码器网络提取的中间特征信息，重建校正后fMRI体素响应数据，在数据重建过程中，引入矩匹配算法，将跨天多次采集的脑区fMRI体素响应数据作为不同来源的数据域，缩小不同数据域在自编码器网络提取的中间特征空间上的矩间距，实现fMRI数据的域无关表征，完成fMRI数据的一致性校正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 基于深度域适应的fMRI数据一致性校正方法及装置
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