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一种task-fMRI引导的大脑白质纤维深度聚类方法

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本发明属于大脑白质纤维的聚类方法，特别涉及一种task‑fMRI引导的大脑白质纤维深度聚类方法，利用task‑fMRI数据得到白质纤维的功能信息，同时利用DTI数据得到白质纤维的结构信息，结合这两者来代表一条白质纤维，将其并作为嵌入聚类的卷积自动编码器的输入进行聚类。本发明提取了纤维轨迹上的平均task‑fMRI信号来表示纤维，并结合来自DTI数据的结构信息，进一步从结构上限制并优化聚类的结果。两种信息联合输入到嵌入聚类的卷积自动编码器(CAEEC)中生成聚类的纤维束，在CAEEC训练的过程中，面向重构的损失、面向聚类的损失和稀疏正则化项联合对训练过程进行优化；嵌入聚类的卷积自动编码器可以更好的提取纤维的层级结构，并在特征空间中保留数据的局部特征。

著录项

公开/公告号CN110223275B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-18

原文格式PDF
申请/专利权人陕西师范大学;
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申请/专利号CN201910448975.3
发明设计人葛宝;王欢;
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申请日2019-05-28
分类号G06T7/00(20170101);G06K9/62(20060101);
代理机构61221 西安智萃知识产权代理有限公司;
代理人方力平
地址 710119 陕西省西安市长安区西长安街620号陕西师范大学长安校区
入库时间 2022-08-23 11:25:43

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