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本发明公开了一种异常脑连接预测系统、方法、装置及可读存储介质，通过深度学习方法自动提取不同模态内的高阶相关特征和不同模态间的高阶互补特征，并通过对抗训练的方法实现多模态脑网络异常连接的分析和不同认知疾病的预测。本发明解决了现有方法无法精准评估脑结构形态与功能连接变化规律的问题。本发明利用先验知识引导模型学习可解释性的表征，并通过成对协同判别器约束不同模态表征分布的一致性，再通过逆向生成器和解码器对特征编码进行重构脑部图数据，最后通过超图感知融合模块提取模态间和模态内的高阶相关特征，并设置对抗损失
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113724880 A (43)申请公布日 2021.11.30 (21)申请号 202111295888.2 A61B 5/00 (2006.01)
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