[发明专利]基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法、系统及装置有效
| 申请号： | 201711284193.8 | 申请日： | 2017-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN108256422B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 潘丹;曾安 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法、系统及装置，方法包括：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；采用基于总相关系数的关键特征提取算法从获取的磁共振成像数据提取出用于阿尔茨海默症分类的关键特征；根据提取出的关键特征采用高斯过程分类器对待分类数据进行分类，得到阿尔茨海默症的分类结果。系统包括数据获取模块、特征提取模块和分类模块。装置包括存储器和处理器。本发明通过基于总相关系数的关键特征提取算法提升了阿尔茨海默症的特征提取效率，同时通过高斯过程分类器保证了阿尔茨海默症的分类性能，容易实现，且非线性处理性能更好。本发明可广泛应用于计算机辅助诊断领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 过程 分类 阿尔茨海默症 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法，其特征在于：包括以下步骤：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；采用基于总相关系数的关键特征提取算法从获取的磁共振成像数据提取出用于阿尔茨海默症分类的关键特征；根据提取出的关键特征采用高斯过程分类器对待分类数据进行分类，得到阿尔茨海默症的分类结果。
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