申请/专利权人：之江实验室

申请日：2023-10-12

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117058514B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本申请涉及一种基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法和装置，其中，基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法包括：获取被试者的脑磁图功率时间序列以及静息态功能磁共振成像功能连接；基于选定的脑图谱，构建脑图；使用所述被试者的所述脑磁图功率时间序列以及所述静息态功能磁共振成像功能连接对所述脑图进行图嵌入，得到嵌入后的脑图；基于所述嵌入后的脑图对图神经网络模型进行训练，获得图神经网络解码模型；使用所述图神经网络解码模型预测目标人员大脑的任务态类别，获得预测结果。本申请对多模态脑影像数据进行融合，使用图神经网络对人脑神经活动信号进行解码，提高了对脑影像数据的解码精度。

主权项：1.一种基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法，其特征在于，所述方法包括：基于被试者在多种任务态下采集的脑磁图，获得所述被试者的脑磁图功率时间序列；以及基于被试者在静息态下采集的脑部功能磁共振成像，获得所述被试者的静息态功能连接；基于选定的脑图谱，构建脑图；具体包括：选定脑图谱；其中，所述脑图谱具有N个脑区；构建具有N个脑区的脑图G，所述脑图；其中，V表示大脑皮层划分出的N个脑区，表示各脑区之间的连接，W表示各脑区之间的权重；使用所述被试者的所述脑磁图功率时间序列以及所述静息态功能连接对所述脑图进行图嵌入，得到嵌入后的脑图；具体包括：将所述被试者的所述脑磁图功率时间序列作为所述脑图的节点进行图嵌入；将所述被试者的所述静息态功能连接作为所述脑图的连接进行图嵌入；将所述被试者的所述静息态功能连接的数值作为所述脑图的权重进行图嵌入；基于所述嵌入后的脑图对图神经网络模型进行训练，获得图神经网络解码模型；使用所述图神经网络解码模型预测目标人员大脑的任务态类别，获得预测结果。

全文数据：

权利要求：

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