基于多模態(tài)模糊特征融合的腦齡協(xié)同預(yù)測(cè)算法

摘要： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過訓(xùn)練從大腦圖像中預(yù)測(cè)年齡，作為識(shí)別衰老相關(guān)疾病的生物標(biāo)志物.傳統(tǒng)的腦齡預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)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(guān)性和互補(bǔ)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(yù)測(cè)算法(CMFF),設(shè)計(jì)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...