CASIA OpenIR  > 中国科学院分子影像重点实验室
基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法
田捷; 刘振宇; 刘建刚
2012-12-07
公开日期2013-04-03
授权国家CN
专利类型发明
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。
授权日期2015-07-22
专利号CN201210526134.8
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8857
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,刘振宇,刘建刚. 基于网络分析的结构和功能磁共振图像联合分类方法. CN201210526134.8[P]. 2012-12-07.
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