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本发明公开了一种基于3D注意力卷积与自监督学习的脑疾病分类方法，属于脑科学研究领域。具体包括以下步骤：获取静息态fMRI数据并预处理；构建基于fMRI全脑体素的功能连接数据；数据集划分；基于注意力卷积与自监督学习的脑疾病分类。本发明所述方法利用注意力机制的3DCNN从fMRI数据中提取全脑体素的空间特征, 同时利用自监督学习使3DCNN挖掘到更有意义的表征.最后对分类任务和自监督辅助任务进行联合训练来优化参数。本发明所述方法可以更好的探索大脑的空间信息与挖掘数据隐含的特征，从而提升分类效果，且该方法合理可靠。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN202111346214.0
Filing Date： 2021-11-15
Publication Date： 2023-09-12
Pub. No.： CN113951830B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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