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一种基于全卷积神经网络的可解释脑龄预测方法

摘要

本发明属于深度学习技术领域,具体涉及一种基于全卷积神经网络的可解释脑龄预测方法,包括数据预处理,运用全卷积神经网络构建脑龄预测模型,进行模型训练和评估,采用网络遮挡敏感度分析和人类脑网络组图谱对脑龄预测过程中相关的大脑区域进行可解释性分析,定位与脑龄预测最相关的脑区位置。本发明的预测方法能够针对特定的大脑区域进行解释,并精确地定位到与脑龄预测最相关的脑区位置,使得到的脑区贡献信息更加准确,不会带有先验偏见。

著录项

  • 公开/公告号CN113892936A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN202111121817.0

  • 发明设计人 徐君海;陈成;魏建国;

    申请日2021-09-24

  • 分类号A61B5/055(20060101);A61B5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06T5/00(20060101);G06Q10/04(20120101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人潘俊达

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-06-19 13:35:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-08-18

    授权

    发明专利权授予

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