公开(公告)号：CN119400390A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411417041.0

申请日：2024-10-11

Applicant: 浙江大学

Inventor： 苏结伟 ,  金昀程 ,  夏琦 ,  孙斌 ,  金心宇

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06T5/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及生物信息学和深度学习技术领域，公开了一种用于ADHD的去噪后MRI影像的分类预测方法，包括采集待检测脑部的MRI影像，使用在线训练的无监督去噪网络对采集到的MRI影像进行在线去噪处理，然后将在线去噪处理的结果再进行预处理后输入离线训练的DSC‑Former模型获得分类预测结果。无监督去噪网络包括二条并行处理的线路，每条线路均包括串联的降采样模块及噪声估计模型；DSC‑Former模型包括四层依次连接的三维蛇形卷积模块与Vision Transformer模块，以及一个SoftMax层。本发明采用先去噪处理再分类预测的方法，有效地提高了对ADHD病人的MRI图像的分类预测效果。