[发明专利]神经影像分类方法、计算机终端及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910396680.6 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110111325A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 雷柏英;赵鑫;汪天富;倪东 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 徐丽 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经影像分类方法、计算机终端及计算机可读存储介质，该方法包括：根据神经影像中各脑区之间的连接关系生成该神经影像对应的连接矩阵；根据预定提取规则在连接矩阵中提取预定数量的元素值并形成被试特征向量；将多个被试特征向量作为节点，根据各节点对应的非图像信息之间的相似特性构建特征图；根据特征图对预先建立的分类模型进行初始化，根据被试特征向量对初始化后的分类模型进行训练；根据训练好的分类模型对神经影像进行分类。本发明的技术方案通过各被试特征向量非图像信息之间的相似度构建特征图，并根据该特征图对建立的分类模型进行初始化，有效解决了被试对象个体差异及采集设备对分类结果产生的影响，提高分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 神经影像 分类模型 特征向量 特征图 初始化 计算机可读存储介质 非图像信息 计算机终端 连接矩阵 构建 分类 采集设备 分类结果 分类性能 个体差异 连接关系 提取规则 相似特性 有效解决 预先建立 相似度 脑区 | ||
【主权项】：
1.一种神经影像分类方法，其特征在于，该方法包括：根据神经影像中各脑区之间的连接关系生成该神经影像对应的连接矩阵；根据预定提取规则在所述连接矩阵中提取预定数量的元素值并形成被试特征向量；将多个被试特征向量作为节点，根据各节点对应的非图像信息之间的相似性构建特征图；根据所述特征图对预先建立的分类模型进行初始化，并根据所述被试特征向量对初始化后的分类模型进行训练；根据训练好的分类模型对所述神经影像进行分类。
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