CASIA OpenIR  > 中国科学院分子影像重点实验室
一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法
田捷; 白丽君; 刘振宇
2011-12-01
公开日期2012-06-20
授权国家CN
专利类型发明
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。
授权日期2013-03-20
专利号CN201110392269.5
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8606
专题中国科学院分子影像重点实验室
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
田捷,白丽君,刘振宇. 一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法. CN201110392269.5[P]. 2011-12-01.
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