基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于弱监督对比学习的动态成瘾神经环路生成方法及系统，属于人工智能技术领域；其中，生成方法包括：基于卷积神经网络，将多组fMRI的体素降维到脑区节点属性，并根据所述脑区节点属性生成包含时间序列的多组动态脑连接图；提取每个所述动态脑连接图中脑连接的时空特征；将时空特征输入异常连接检测网络，基于对比学习计算脑连接的异常概率，并获取各时刻异常概率最大的脑连接；根据神经科学先验知识和异常概率最大的脑连接，生成动态成瘾神经环路。直接将fMRI影像输入模型中，免去了冗余且复杂的预处理计算。通过对比学习，获得不同样本脑连接的差异性，并结合少量神经科学先验知识，揭示成瘾神经环路机制，易于训练，且精度高。