1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
多模态机器学习[1]有许多类型，其中包括多模态情感分析、多模态语义计算、多模态人机对话、多模态信息融合等。
对于多模态信息融合方面的发展应用于当今医学影像融合技术例如医学影像学中不同的检查设备所产生的图像数据，包括B超（B-Scan ultrasonography）、计算机断层扫描（CT）、核磁共振影像（MRI）、正电子发射断层扫描成像（PET）等。
从目前医学诊断效果较好的MRI核磁共振成像来说，MRI不仅具有无创伤性、较高的空间分辨率和组织对比度等明显的优势，它最主要的一个优点就是具有多种成像模态，例如：功能磁共振成像(functionalmagnetic resonance imaging，fMRI)可以用来研究大脑自发的或在认知任务条件下的神经活动情况，Tl加权像(structural magnetic resonance imaging，sMRI)[2]可以提供大脑的解剖结构信息，弥散张量成像(diffusion tensor imaging，DTI)可以获得大脑的结构连接信息。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题拟在Windows10系统下，基于MatLab2021b结合预处理工具SPM12、DPABI等对图像进行预处理（特征提取、大脑分区）操作，最后对处理好的结构像数据和功能像数据作为输入端进行DCL深度神经网络融合分析在matlab上对于预处理好的数据进行机器训练，然后对训练好的数据使用mricron等图像处理软件进行检验分析对比。
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