| 专利名称 | 一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法 | 申请号 | CN201110392269.5 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102509123A | 公开（授权）日 | 2012.06.20 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 田捷;白丽君;刘振宇 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法 至一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明是一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法，该方法包括以下步骤：对训练样本图像和测试样本图像进行预处理，并进行区域分割，提取每个区域的平均时间序列；计算该平均时间序列间的偏相关系数，将所述偏相关系数矩阵二值化，得到复杂网络模型，计算该复杂网络模型的特征路径长度、成本和集群度，分别得到训练样本图像和测试样本图像的网络特征；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器对测试样本图像进行分类。本发明利用了脑功能磁共振图像中尽可能多的信息，能够精确的对脑功能磁共振图像进行分类。 |
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