申请/专利权人：浙江学时医疗科技有限公司

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874432A

主分类号：G06F18/10

分类号：G06F18/10;G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/088

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种任务态功能磁共振影像层次化建模方法及装置，其中方法包括获取大脑tfMRI信号，并对所述tfMRI信号进行预处理；将预处理后的信号输入至训练完成的模型中，输出重建后的数据；其中，训练完成的模型包括：将预处理后的信号映射为目标特征的编码器、以及基于所述目标特征进行重建的解码器；其中，所述编码器和解码器之间通过全连接层连接。基于深度卷积的自动化算法即深度卷积自编码器deepconvolutionalauto‑encoder，DCAE，可以自动学习tfMRI数据的高级特征，模拟大脑功能网络的层次结构，克服了相关技术中存在的技术问题。

主权项：1.一种任务态功能磁共振影像层次化建模的方法，其特征在于，包括：获取大脑tfMRI信号，并对所述tfMRI信号进行预处理；将预处理后的信号输入至训练完成的模型中，输出重建后的数据；其中，训练完成的模型包括：将预处理后的信号映射为目标特征的编码器、以及基于所述目标特征进行重建的解码器；其中，所述编码器和解码器之间通过全连接层连接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江学时医疗科技有限公司 一种任务态功能磁共振影像层次化建模方法及装置

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