【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像数据处理，尤其涉及一种基于时空双路径交叉注意力机制的rs-fmri数据智能识别方法及装置。
技术介绍
1、功能磁共振成像(fmri)作为一种无创的医学成像技术，已成为人体脑部活动研究的一个重要手段。静息态功能磁共振成像(rs-fmri)能够在受试者处于静息状态时捕捉大脑的自发活动，并揭示脑区之间的自然连接模式，这些连接模式构成了功能连接网络。尽管rs-fmri为重度抑郁障碍(mdd)的研究提供了有价值的数据，但从中有效提取特征进行分析，以将样本准确划分到预定义的类别中，从而实现对rs-fmri数据的智能识别仍然是一项挑战。
2、传统方法通常依赖于手工特征提取和统计分析，存在以下限制：1、特征提取能力有限：手工特征提取往往依赖于已有的先验知识，难以全面捕捉rs-fmri数据中的复杂模式和动态变化；2、分析效率低：传统方法在处理大规模数据集时表现出低效率；3、个体差异适应性差：传统方法往往忽视了不同个体之间的生理和行为差异，导致模型泛化能力受限；4、识别准确性不足：传统方法在rs-fmri数据智能识别的准确...
【技术保护点】
1.一种rs-fMRI数据智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的rs-fMRI数据智能识别方法，其特征在于，对rs-fMRI数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1或2所述的rs-fMRI数据智能识别方法，其特征在于，根据时间序列中的位置索引和随机扰动噪声生成每一时间序列对应的扰动位置编码，包括：
4.根据权利要求1所述的rs-fMRI数据智能识别方法，其特征在于，采用Gramian角度场将每一时间序列均转换为GAF图像，公式表示为：
5.根据权利要求1所述的rs-fMRI数据智能识别方法，...
【技术特征摘要】
1.一种rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，对rs-fmri数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1或2所述的rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，根据时间序列中的位置索引和随机扰动噪声生成每一时间序列对应的扰动位置编码，包括：
4.根据权利要求1所述的rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，采用gramian角度场将每一时间序列均转换为gaf图像，公式表示为：
5.根据权利要求1所述的rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，根据gaf图像和gaf图像间的结构相似性指数构建全脑功能连接图，公式表示为：
6.根据权利要求5所述的rs-fmri数据智能识别方法，其特征在于，在空...
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