[发明专利]一种基于图卷积神经网络的特征选择与分类方法、装置和计算机可读存储介质

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的特征选择与分类方法，用于对磁共振图像进行分析，利用提取到的特征对每个对象的磁共振影像进行分子标记物的五分类。该方法首先，对磁共振影像数据进行预处理，提取具有目标对象的区域即感兴趣区域，如肿瘤所在区域；其次，对感兴趣区域进行非纹理特征、纹理特征、小波变换后纹理特征提取并进行特征归一化处理；再次，对归一化后的特征进行8近邻图构造；最后，将特征放入图卷积神经网络进行分类，获取最终结果。我们利用BraTS2017数据集进行验证，与传统的特征提取方法及分类方法相比，基于图卷积神经网络的特征选择与分类方法具有相对较好的结果。