公开(公告)号：CN119272152A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411376764.0

申请日：2024-09-30

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 顾瑾 ,  查欣贝 ,  滕飞 ,  罗志鹏 ,  李天瑞

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/082 ,  G06N5/04

Abstract: 本申请涉及一种基于残差块与贝叶斯变分推理的rs‑fMRI分类方法。所述方法包括：首先，获取rs‑fMRI数据并进行预处理，得到时间信号序列；之后，基于所述时间信号序列计算脑功能连接并构造原始脑网络；之后，基于所述原始脑网络构造线图并进行线图卷积；最后，基于所述卷积后的线图采用贝叶斯变分后验进行分类，得到rs‑fMRI分类结果。通过将脑连接重建模为节点，突出功能连接的重要性，并将残差块与贝叶斯变分推理相结合，有助于准确保存和分析大脑网络连接，克服了原始噪声和异常值的问题，提高了模型提取脑信息进行辨识分类的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119344669A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411395330.5

申请日：2024-10-08

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 滕飞 ,  梅挺 ,  龚勋 ,  张晓博 ,  顾瑾 ,  罗志鹏 ,  张恩铭

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态注意力的睡眠分期方法，属于睡眠分析技术领域，包括，获取原始心电数据和原始脑电数据并进行预处理，利用一维卷积神经网络对经预处理的心电数据进行处理，得到心电特征，利用多尺度特征提取模块对经预处理的脑电数据进行处理，得到脑电特征，利用多模态注意力融合模块进行心电特征和脑电特征的融合，并对融合结果进行计算分析，得到睡眠分期结果。本发明基于多模态注意力机制建立了睡眠分期模型，根据心电信号和脑电信号中的互补信息，得到准确且可靠的睡眠分期结果，通过注意力机制，能够自动学习到不同模态信号在不同睡眠阶段的特征重要性，实现更加精细和个性化的睡眠状态识别，具有实用性和可靠性。