一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多模态多站点数据融合的分类识别方法，包括如下步骤：1)获取多站点sMRI和R‑fMRI数据；2)对各个站点的sMRI数据进行预处理，得到sMRI颅骨剥离脑图像和大脑皮层表面模型；3)将大脑皮层分割成多个不同区域，并计算每个区域的皮层平均厚度、皮层平均表面积和灰质体积等解剖参数；4)将sMRI颅骨剥离脑图像输入ResNet3D深度网络模型提取高维特征；5)将提取出的解剖参数和高维特征进行融合得到一维向量作为sMRI数据特征；6)各个站点的R‑fMRI数据进行预处理，获得大脑灰质图像；本发明采用基于低秩表示的方法使得多站点数据有相同或类似的数据分布，解决或部分解决了多站点数据异构性的问题，有效提高诊断模型的泛化性，更符合实际要求。