一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法，步骤为：S1、获取阿尔茨海默症的核磁共振图像；S2、对步骤S1获得的核磁共振图像进行预处理；S3、将预处理之后的图像，以切片为单位输入基于分层集成学习的模型中，采用预先训练好的深层神经网络（DNN）提取特征矩阵，将提取的特征矩阵输入到分类器中进行分类，得到切片级别的粗预测结果；S4、将步骤S3得到的粗预测结果进行集成，再次经分类器分类，得到切片的细分类预测结果；S5、将步骤S4得到的细分类预测结果进行集成，再次进行经分类器进行分类预测，得到病人级别的阿尔茨海默症的最终分类结果。该方法分类稳定，分类效率高，分类方法通用性和灵活性好。
基本信息
专利标题 ：
一种基于分层集成学习的阿尔茨海默症分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109859839A
申请号 ：
CN201910065074.6
公开（公告）日 ：
2019-06-07
申请日 ：
2019-01-23
授权号 ：
CN109859839B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
王如月黎汉汇刘振丙罗笑南
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市金鸡路1号
代理机构 ：
桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人 ：
杨雪梅
优先权 ：
CN201910065074.6
主分类号 ：
G16H50/20
IPC分类号 ：
G16H50/20 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/20
用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2019-07-02 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/20
申请日 : 20190123
申请日 : 20190123
2019-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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