| 基于SABNet的自閉癥譜系障礙多模態(tài)腦影像識(shí)別研究 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4194 K | |
| 標(biāo)簽： 自閉癥譜系障礙 多模態(tài)特征融合 稀疏自編碼 | |
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| 文檔介紹：自閉癥譜系障礙（ASD）是一種影響社交互動(dòng)、溝通和行為的神經(jīng)發(fā)展障礙，早期診斷至關(guān)重要，但在處理多模態(tài)腦數(shù)據(jù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)。為此，提出了一種基于多模態(tài)特征融合的端到端模型SABNet，該模型通過(guò)稀疏自編碼器對(duì)功能數(shù)據(jù)進(jìn)行特征篩選，并結(jié)合結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建聯(lián)合特征。最終，結(jié)合雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制提取動(dòng)態(tài)序列中的重要信息，實(shí)現(xiàn)高效分類(lèi)。通過(guò)在中型ASD-MRI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，SABNet在分類(lèi)準(zhǔn)確率（91.21%）等核心指標(biāo)上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，主成分分析進(jìn)一步驗(yàn)證了其有效性。該研究表明了SABNet在ASD識(shí)別中的優(yōu)異性能，并展示了多模態(tài)特征融合在腦疾病分類(lèi)中的潛力。未來(lái)研究將致力于優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、擴(kuò)大數(shù)據(jù)集規(guī)模，并提升其適用性和泛化能力。 | |
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