一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法，包括：将采集所得功能磁共振图像进行预处理；使用LASSO对预处理后每个被试脑区的每个ROI功能磁共振数据构建大脑连接网络，对连接矩阵进行特征递归消除得到分类特征；针对每个ROI序列，使用ASD患者、健康对照组以及所有被试共同训练HMM模型，求出每个脑区的似然值，将三种模型下计算出的似然值组合起来作为特征。针对每个脑区序列，使用所有被试训练自编码器，以各脑区编码结果作为特征值对ASD和健康被试进行分类，选择分类准确率最高的脑区特征；将特征组合起来，以此融合特征作为输入，使用一维卷积神经网络实现对功能磁共振信号的分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595715A
申请号 ：
CN202210177734.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘天刘乐瑶秦驰
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安恒泰知识产权代理事务所
代理人 ：
李郑建
优先权 ：
CN202210177734.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06V10/25 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G16H50/20 A61B5/055
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-07 ：
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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