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基于多模態(tài)模糊特征融合的腦齡協(xié)同預測算法

模式識別與人工智能 頁數(shù): 13 2024-07-15
摘要: 深度神經網絡可通過訓練從大腦圖像中預測年齡,作為識別衰老相關疾病的生物標志物.傳統(tǒng)的腦齡預測方法往往依賴于單一模態(tài)的圖像數(shù)據(jù),而多模態(tài)數(shù)據(jù)可提供更全面的信息,提高預測精度.然而,現(xiàn)有的多模態(tài)融合方法往往不能充分利用不同模態(tài)之間的相關性和互補性.為了克服上述問題,文中提出基于多模態(tài)模糊特征融合的腦齡協(xié)同預測算法(CMFF),設計模糊融合模塊和多模態(tài)協(xié)同卷積模塊,可有效利用多模態(tài)信... (共13頁)

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