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本發(fā)明提供了一種腦疾病分類模型的構(gòu)建方法、裝置及智能終端，該方法包括：從多個(gè)腦疾病數(shù)據(jù)集獲取Rs?fMRI圖像數(shù)據(jù)；基于多個(gè)預(yù)設(shè)的腦模板對(duì)Rs?fMRI圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到平均時(shí)間序列；根據(jù)平均時(shí)間序列構(gòu)建與各腦疾病數(shù)據(jù)集和腦模板對(duì)應(yīng)的功能連接網(wǎng)絡(luò)，并從功能連接網(wǎng)絡(luò)提取特征，得到特征矩陣；根據(jù)預(yù)設(shè)的稀疏學(xué)習(xí)模型、正則化項(xiàng)以及特征矩陣，構(gòu)建與各腦疾病數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的多個(gè)初始化腦疾病分類模型；對(duì)多個(gè)初始化腦疾病分類模型進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，確定各腦疾病數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的目標(biāo)腦疾病分類模型。本發(fā)明可以使構(gòu)建的腦功能連接網(wǎng)絡(luò)更具生理意義，可以有效緩解數(shù)據(jù)中存在的異質(zhì)性大的問(wèn)題，提高腦疾病分類模型的普適性。

疾病>其它疾病>腦疾病; 計(jì)算控制>模型>分類模型