[发明专利]一种基于时间序列的功能磁共振影像特征提取方法有效
| 申请号： | 201911017220.4 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110729046B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 赵翼飞;李楠楠;张世雄;李若尘;安欣赏;李革;张伟民 | 申请（专利权）人： | 深圳龙岗智能视听研究院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/20;A61B5/055 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 万学堂;魏振华 |
| 地址： | 518116 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于时间序列的功能磁共振影像特征提取方法，包括：步骤1)将脑部功能磁共振影像的转化为各脑部区域的时间序列，以及将时间序列之间的相关性作为特征；以及步骤2)计算两时间序列的最小重合操作成本，作为特征值。该方法是充分考虑数据特性之后优化的特征计算方法，相比传统特征计算方法，该方法量化了两时间序列之间幅值差异的情况，具有不对称性；同时能容忍两者的时间不同步现象。使用本方法所得到的特征相比于使用传统的相关性得到的特征，分类准确度得到明显的提升；同时对得到的特征进行分析，能够得到比传统相关性特征更清晰的疾病相关部位指引。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 序列 功能 磁共振 影像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时间序列的功能磁共振影像特征提取方法，其特征在于，包括：/n步骤1)将脑部功能磁共振影像的转化为各脑部区域的时间序列，以及将时间序列之间的相关性作为特征；以及/n步骤2)计算两时间序列的最小重合操作成本，作为特征值。/n
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