[发明专利]一种弥散张量图像特征提取的方法及系统

权利要求书

1.一种弥散张量图像特征提取的方法，包括：

步骤a：计算DTI图像主方向上的张量本征值，并分析所有图像的张量本征值的分布特征；

步骤b：根据张量本征值的分布特征构造权重矩阵，建立并优化基于权重矩阵的目标函数以构造新的特征空间；

步骤c：求解目标函数得到多线性投影矩阵，将基于DTI张量本征值的矩阵空间映射到多重线性子空间，并对各子空间的DTI图像进行特征提取和降维；

其中：在所述步骤b中，所述建立并优化基于权重矩阵的目标函数具体为：应用多重幂级数展开法建立基于权重矩阵的目标函数；

在所述步骤c中，所述求解目标函数得到多线性投影矩阵具体为：交替最小二乘法优化求解目标函数，得到多线性投影矩阵；所述将基于DTI张量本征值的矩阵空间映射到多重线性子空间具体为：根据多线性投影矩阵，通过张量积运算，将基于DTI张量本征值的矩阵空间映射到多重线性子空间，使得各子空间能捕捉到大部分正交多维的变异量；所述对各子空间的DTI图像进行特征提取和降维具体为：运用多线性核主成分分析法对各子空间的DTI图像进行特征提取和降维。

2.根据权利要求1所述的弥散张量图像特征提取的方法，其特征在于，在所述步骤c后还包括：计算投影后的DTI图像的张量本征值，并根据张量本征值的信噪比确定降维后的张量特征。

3.一种弥散张量图像特征提取的系统，其特征在于：包括本征值处理模块、权重矩阵构造模块、特征空间构造模块、特征映射模块和特征提取模块，所述本征值处理模块用于计算DTI图像主方向上的张量本征值，并分析所有图像的张量本征值的分布特征；所述权重矩阵构造模块用于根据张量本征值的分布特征构造权重矩阵；所述特征空间构造模块用于建立并优化基于权重矩阵的目标函数以构造新的特征空间；所述特征映射模块用于求解目标函数得到多线性投影矩阵，将基于DTI张量本征值的矩阵空间映射到多重线性子空间；所述特征提取模块用于对各子空间的DTI图像进行特征提取和降维；

其中：所述特征空间构造模块包括目标函数建立单元，所述目标函数建立单元用于应用多重幂级数展开法建立基于权重矩阵的目标函数；

所述特征映射模块包括投影矩阵计算单元和特征映射单元；所述投影矩阵计算单元用于交替最小二乘法优化求解目标函数，得到多线性投影矩阵；所述特征映射单元用于根据多线性投影矩阵，通过张量积运算，将基于DTI张量本征值的矩阵空间映射到多重线性子空间，使得在新的特征空间中各子空间能捕捉到大部分正交多维的变异量；

所述特征提取模块包括特征提取单元，所述特征提取单元用于运用多线性核主成分分析法对各子空间的DTI图像进行特征提取和降维。

4.根据权利要求3所述的弥散张量图像特征提取的系统，其特征在于，所述本征值处理模块包括本征值计算单元和特征分析单元；

所述本征值计算单元用于计算DTI图像在三个主方向上的张量本征值；

所述特征分析单元用于根据弥散张量图像数据的张量结构特点，分析所有图像的张量本征值的分布特征。

5.根据权利要求3所述的弥散张量图像特征提取的系统，其特征在于，所述特征空间构造模块还包括特征空间构造单元；

所述特征空间构造单元用于通过目标函数优化来构造新的特征空间。

6.根据权利要求3所述的弥散张量图像特征提取的系统，其特征在于，所述特征提取模块还包括特征计算单元；

所述特征计算单元用于计算投影后的DTI图像的张量本征值，并根据张量本征值的信噪比确定降维后的张量特征。