[发明专利]基于多输入卷积神经网络的sMRI图像分类方法和装置有效
| 申请号： | 201911270414.5 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN110992351B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 李文梅;李壮壮;闫伟;张荣荣;袁媛;谢世平 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 朱远枫 |
| 地址： | 210023*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多输入卷积神经网络精神分裂症sMRI图像分类方法，包括：采集精神分裂症与正常人的结构磁共振成像影像数据；对sMRI图像数据进行预处理分别得到未做平滑处理和空间平滑后的灰质密度图像，并构建原始数据集；将原始数据集送入多输入卷积神经网络模型中训练，最后将sMRI影像数据输入到该多输入卷积神经网络模型中，最终输出分类结果。本发明将未做空间平滑处理和空间平滑后影像输入至多输入卷积神经网络中，可以弥补空间平滑中丢失的sMRI影像中的高频信息，同时由于未做平滑处理的图像中包含的噪声可增强卷积神经网络的泛化能力，能有效的解决精神分裂症sMRI图像分类中准确度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 输入 卷积 神经网络 smri 图像 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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