| 专利名称 | 基于脑核磁共振图像的多维特征分类算法 | 申请号 | CN201610886193.4 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106485707A | 公开（授权）日 | 2017.03.08 | 申请（专利权）人 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 发明（设计）人 | 彭博;戴亚康;史文博;周志勇;佟宝同 | 主分类号 | G06T7/00(2017.01)I | IPC主分类号 | G06T7/00(2017.01)I;G06K9/32(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 专利有效期 | 基于脑核磁共振图像的多维特征分类算法 至基于脑核磁共振图像的多维特征分类算法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开基于脑MR图像的多维特征分类算法，对脑MR图像进行区域划分提取若干个ROI特征；选择一种标记特征，建立关于该标记特征的若干个ROI特征之间的相关性形成相关特征；若干个脑MR图像提取出若干个ROI特征以及若干个相关特征形成ROI特征集合和相关特征集合；通过混合特征算法对ROI特征集合和相关特征集合分别选择最优ROI特征子集和最优相关特征子集；设置ROI特征在分类器中功能比例的权重因子，通过权重因子及多核SVM模型整合最优ROI特征子集、最优相关特征子集形成多核分类器。本发明获得高维特征、可同时分析相关疾病引起的局部该改变和功能连接改变，分类准确性高，可辅助诊断不同疾病。 |
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