基于深度学习的儿童脑部发育评估系统

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基于深度学习的儿童脑部发育评估系统
申请号:CN202511087473
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120788520A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的儿童脑部发育评估系统,包括数据采集模块、数据增强模块、构建脑区功能关联图谱模块、构建多模态深度融合模型模块和智能评估模块。本发明涉及儿童健康管理技术领域,具体是指基于深度学习的儿童脑部发育评估系统,本方案先利用双向扩散和跨模态保真,在正反向过程中融合MRI与血氧、电生理信号,保持多模态一致;再对增强后信号做频域自监督高通滤波,去除低频噪声;随后依据AAL模板划分脑区,提取时序特征,按皮尔逊相关计算初始关联并通过图平滑与稀疏正则化生成可解释功能图谱;最后构建三元共注意力机制融合MRI、时序和图谱特征,并以多层感知机降维,能够敏锐捕捉脑部微小发育差异,进行精确的脑部发育评估。
技术关键词
评估系统 多模态深度 图谱特征 多通道 数据采集模块 儿童健康管理技术 皮尔逊相关系数 多层感知机 注意力 跨模态 电信号 双向长短期记忆 时序特征 生理 空间特征提取