公开(公告)号：CN118136233A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410142286.0

申请日：2024-02-01

Applicant: 扬州大学

Inventor： 仇苇 ,  陈斌

IPC: G16H50/20 ,  A61B5/00 ,  A61B5/16 ,  G16H30/20 ,  G06N3/042 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的精神疾病的脑异常检测方法及系统，方法包括：获取结构核磁共振影像数据并进行预处理，提取脑部灰质文件进行分割获取脑区roi节点；将不同脑区roi节点区域特征纵向拼接获取脑区特征向量，利用核密度公式和JS散度对脑区进行处理获取全脑邻接矩阵A；将正常样本数据输入到深度学习模型中，通过注意力层关注脑区和自编码器提取正常样本数据特征；通过混合样本测试集计算节点和图域重构误差筛选出异常样本和异常脑区，将异常脑区进行可视化展示。本发明改善传统cnn的感受野过小的缺点，实现脑区空域特征重构，达到异常样本的筛选，可视化高异常的脑区空间区域，实现辅助读片功能，快速筛查具有脑区疾病的患者与病灶。