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本发明公开了基于卷积双向门控循环单元的动态功能连接分类方，属于脑科学研究领域。该方法包含：多尺度拓扑特征提取；双向依赖时空特征提取；双向依赖时空特征融合。首先使用卷积神经网络从每个时刻功能连接网络中提取多尺度拓扑特征。然后，它利用双向门控循环单元从多尺度拓扑特征时间序列中提取双向依赖的时空特征。最后，该方法利用一维卷积神经网络融合前、后向时空特征得到了用于分类的联合时空特征，被输入到全连接神经网络分类器进行分类。在多个脑疾病数据集上的实验结果表明，所提方法相较于其他动态功能连接分类方法有更好的分类性能。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202311683620.5
Filing Date： 2023-12-10
Publication Date： 2024-02-02
Pub. No.： CN117496270A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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