[发明专利]有监督的多模态脑影像融合方法有效
| 申请号： | 201610296942.8 | 申请日： | 2016-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN105957047B | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 隋婧;戚世乐 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06F17/13;G06F17/15;G06F17/16;G06K9/46;G06T3/00;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/10;A61B5/055 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 宋宝库 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种有监督的多模态脑影像融合方法。其中，该方法包括步骤S1：计算所述各模态的特征；步骤S2：对所述各模态的特征进行矩阵化和归一化；步骤S3：利用奇异值分解算法，对所述各模态特征进行降维；步骤S4：基于所述步骤S3得到的降维后的各模态特征，同时最大化所述各模态典型变量之间以及所述典型变量与先验信息之间的相关性平方和，并进行迭代循环，直至收敛；步骤S5：将所述步骤S4得到的各模态成分串联，使用联合独立成分分析算法，计算得到所述各模态与所述先验信息显著相关的独立成分和混合矩阵，从而实现有监督的多模态脑影像融合。本发明实施例具有较好的鲁棒性，可以揭示复杂脑疾病认知功能损伤的生理病理机制。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 多模态脑 影像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种有监督的多模态脑影像融合方法，其特征在于，所述方法至少包括：步骤S1：计算所述各模态的特征；步骤S2：对所述各模态的特征进行矩阵化和归一化；步骤S3：利用奇异值分解算法，对所述各模态特征进行降维；步骤S4：基于所述步骤S3得到的降维后的各模态特征，同时最大化所述各模态典型变量之间以及所述典型变量与先验信息之间的相关性平方和，并进行迭代循环，直至收敛；步骤S5：将所述步骤S4得到的各模态成分串联，使用联合独立成分分析算法，计算得到所述各模态与所述先验信息显著相关的独立成分和混合矩阵，从而实现有监督的多模态脑影像融合；其中，所述同时最大化所述各模态典型变量之间以及所述典型变量与先验信息之间的相关性平方和的步骤具体包括：根据以下公式进行最大化处理：![]()
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在公式(2)中，i＝2......M；所述M表示融合的成分个数；所述n表示模态个数；所述![]()
表示矩阵w的第i列；所述![]()
表示Ak与Aj的第i列的相关性；所述![]()
表示Ak与先验信息的第i列的相关性；所述Ak和所述Aj表示不同模态的典型变量；所述λ表示控制![]()
和![]()
之间权重的正则化参数以及算法优化的收敛性。
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