[00902352]一种基于自监督学习和迁移学习的抑郁症分类方法
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技术详细介绍
一种基于自监督学习和迁移学习的抑郁症分类方法,基于弥散张量成像数据跟踪全脑白质纤维束,构建全脑白质纤维束网络,利用自监督学习策略通过对比学习自动学习与下游任务无关的脑网络节点表征和网络表征。基于脑网络表征和和非影像表型信息,构建群组网络,将抑郁症分类问题转换为网络节点分类问题,使用基于谱图卷积的图卷积神经网络模型对抑郁症患者和正常对照分类。本发明利用自监督学习和迁移学习,部分解决了抑郁症样本较少的问题,有效挖掘了抑郁症相关的脑网络水平特征,提高了抑郁症分类的精度。