一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法

    公开(公告)号:CN114287908A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111645025.3

    申请日:2021-12-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种多通带图卷积融合的脑连接分类方法,通过多通带特征融合达到脑连接分类的目的。本发明主要包括全脑功能连接影像特征提取和多通带图卷积融合网络两个主要部分。针对所有受试者功能性核磁共振数据,本发明在现有的图卷积网络的基础上,引入图散射卷积融合低通滤波和带通滤波,实现多通带特征学习。并且,进一步采用残差过滤模块和对抗生成模块降低噪声的影响,提高对干扰信息的鲁棒性,提取出稳定、高区分度的特征,进而实现脑连接分类目标任务。

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