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物理

本发明实施例公开了一种知识和数据驱动的脑网络计算方法及装置，所述方法包括：获取样本的脑影像，根据先验知识构造脑区掩膜，对脑影像中的各个脑区进行定位，得到脑影像中各个脑区的影像；通过多个基于空间注意力的特征提取模块提取各个脑区影像的拓扑特征；学习各个脑区影像的拓扑特征之间的连接关系，基于拓扑特征和连接关系构建脑网络，所述脑网络由节点和边构成，所述节点表示各个脑区，所述边表示各个脑区之间的脑连接强度；根据脑网络预测样本疾病类别，得到疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化。本发明解决了现有脑网络计算方法适用范围小，兼容性差，主观性强，计算成本高，效率和准确率低的问题。

1.一种知识和数据驱动的脑网络计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本的脑影像，根据先验知识构造脑区掩膜，对所述脑影像中的各个脑区进行定位，得到所述脑影像中各个脑区的影像； 通过多个基于空间注意力的特征提取模块提取所述各个脑区影像的拓扑特征； 学习所述各个脑区影像的拓扑特征之间的连接关系，基于所述拓扑特征和连接关系构建脑网络，所述脑网络由节点和边构成，所述节点表示各个脑区，所述边表示各个脑区之间的脑连接强度； 根据脑网络预测样本疾病类别，得到疾病相关信息，基于所述疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据脑网络预测样本疾病类别，得到疾病相关信息，基于所述疾病相关信息约束脑网络的分布，使得脑网络包含更多疾病特征和连接，对脑网络进行优化之后，包括： 根据优化后的脑网络和疾病相关信息对所述样本进行疾病类别预测，得到所述样本的疾病预测结果。

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