[发明专利]一种基于显著图解释多被试复数fMRI数据CNN分类结果的方法在审
| 申请号： | 202111480785.3 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114239705A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 林秋华;牛妍炜 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;A61B5/055;A61B5/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于显著图解释多被试复数fMRI数据CNN分类结果的方法，属于生物医学信号处理领域。将单被试的切片样本送入一个训练好的CNN模型获得卷积层输出的特征图，将多通道特征图进行平均并上采样到与输入样本同样的尺寸；经过归一化、取阈值获得分类过程中所依据的显著特征，以解释单被试的分类结果；对于多个被试，将同类被试的特征图先取平均，归一化后取阈值获得分类过程中所依据的组显著特征，用于解释多被试的分类结果。从多个被试的复数静息态fMRI数据中提取DMN成分后，分别建立SSP图和SSM图的样本集，用于训练两个结构相同的CNN模型；本发明的显著图可视化方法显示出SSP图比SSM图在CNN网络的内部传递中生成了更完整、区分度更高的显著特征，提高了CNN模型分类的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 图解 释多被试 复数 fmri 数据 cnn 分类 结果 方法 | ||
【主权项】：
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