| 专利名称 | 基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法 | 申请号 | CN201210526134.8 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103020653A | 公开（授权）日 | 2013.04.03 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 田捷;刘振宇;刘建刚 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法 至基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 提供了一种基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法。首先建立结构和功能的脑网络模型，计算脑网络的特征路径长度、集群度和网络中心性，用以表征不同的图像模式；然后利用这些网络参数来训练一个自适应提高分类器。本发明能够利用磁共振图像中尽可能多的信息，脑网络参数能够从本质上反应脑的活动，同时采用了多分类器技术，弥补了传统分类方法不能体现脑活动固有属性的不足，能够精确的对脑磁共振图像进行分类。 |
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