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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：從多個腦疾病數(shù)據(jù)集獲取Rs?fMRI圖像數(shù)據(jù)；基于多個預設(shè)的腦模板對Rs?fMRI圖像數(shù)據(jù)進行預處理，得到平均時間序列；根據(jù)平均時間序列構(gòu)建與各腦疾病數(shù)據(jù)集和腦模板對應的功能連接網(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)預設(shè)的稀疏學習模型、正則化項以及特征矩陣，構(gòu)建與各腦疾病數(shù)據(jù)集對應的多個初始化腦疾病分類模型；對多個初始化腦疾病分類模型進行集成學習，確定各腦疾病數(shù)據(jù)集對應的目標腦疾病分類模型。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)性大的問題，提高腦疾病分類模型的普適性。

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