基于图网络时间序列的医学影像分类方法

摘要

本发明提出了一种基于图网络时间序列的医学影像分类方法，包括：获取fMRI图像样本；基于k‑s验证方法构造能放映大脑分区之间功能连接动态变化的图网络时间序列，对fMRI图像样本进行处理，得到每个fMRI图像样本对应的图网络时间序列；构建图卷积神经网络‑时域卷积神经网络模型并进行训练和验证，最后利用图卷积神经网络‑时域卷积神经网络模型实现对医学影像的分类。本发明提出的医学影像分类方法，实现了对脑功能网络连接动态变化规律的放映；提出一个图卷积神经网络‑时域卷积神经网络模型，有利于图特征的提取和对图网络时间序列中变化规律的学习，有效提升了模型的分类能力。