[发明专利]基于解剖地标和残差网络的阿尔兹海默症分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010087745.1 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111402198B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 乔建苹;朱甜 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250358 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种基于解剖地标和残差网络的阿尔兹海默症分类方法及系统，包括对训练图像集进行组织分割调制后，获取灰质图像；将训练图像集中的患阿尔兹海默症图像和正常受试者图像的体素进行比较识别解剖地标；以获得的解剖地标为中心，提取灰质图像的灰质特征块；将灰质特征块进行连接，将得到的合成块输入到残差网络模型进行特征提取，将残差网络模型提取的特征作为分类器的输入，对测试图像集的阿尔兹海默症患者和正常受试者进行分类。以解剖地标为中心，采用大脑三种组织中的灰质的特征块作为残差网络的输入，采用特征块作为每个MR图像的特征表达，采用残差网络模型加强网络学习特征的能力，增强分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 解剖 地标 网络 阿尔兹海默症 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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