基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统

摘要

本发明公开了一种基于白质融合特征图和残差注意力网络的癫痫检测系统，包括：数据采集模块，采集待检测人员的扩散磁共振成像数据，并进行数据预处理；特征提取模块，用三种不同的成像方法将预处理后数据转化为大脑的白质纤维图像，提取出白质纤维的连接信息和三种白质纤维特征信息；特征融合模块，根据统计的先验知识，按照三种白质纤维特征信息的显著性大小加权得到白质纤维融合特征信息，再与白质纤维的连接信息共同生成白质融合特征图；特征分类模块，将白质融合特征图送入按照最佳迁移率预训练的残差注意力网络中，残差注意力网络输出检测结果。本发明通过能够在早期及时自动计算待检测人员患有癫痫的概率，提升医生诊断癫痫的效率和准确率。