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[发明专利]结合谱聚类和事件相关性检测的脑功能区定位方法及系统-CN202111228542.0有效
发明人：姜涛;杨鑫峰 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了结合谱聚类和事件相关性检测的脑功能区定位方法及系统，包括：采集被检测者在静息状态下及任务状态下的第一及第二皮质脑电信号；对所有第一皮质脑电信号进行小波包分解，并重构β节律信号，计算导联间β节律信号的似然同步性构成邻接矩阵，采用谱聚类算法对此邻接矩阵进行聚类分析，得到k个聚类类簇；对所有第一皮质脑电信号及第二皮质脑电信号进行小波分解并提取相应细节系数能量，计算所有导联的事件相关性及k个聚类类簇的平均事件相关性，得到类簇导联所在区域即判定为该任务相关功能的区域；使用混合高斯函数画出脑电地形图，并标注所有导联的功能区属性，完成功能定位。
结合谱聚类事件相关性检测功能定位方法系统

[发明专利]基于静息态功能连接的杏仁核谱聚类分割方法-CN201610330265.7有效
发明人：林盘;窦顺阳;王刚;王雪丽 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-05-18 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于静息态功能成像的杏仁核谱聚类分割方法，是一种基于谱聚类算法根据杏仁核内部体素功能的相似性对该脑区进行自动化高效率的方法，先对静息态磁共振数据预处理、再杏仁核脑区提取、然后杏仁核内部体素全脑功能连接计算以及最后对功能连接矩阵谱聚类分割
基于静息态功能连接杏仁核谱聚类分割方法

[发明专利]利用脑成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法-CN201210293171.9有效
发明人：韩军伟;吉祥;郭雷;胡新韬 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2012-08-17 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行视频聚类的方法，其特征在于：提取功能磁共振图像序列中的大脑信号向量，计算信号向量的皮尔森相关系数矩阵，利用单因素方差分析和相关特征选择方法从皮尔森相关系数矩阵中提取脑功能成像空间特征，利用部分视频的底层视觉特征和对应的脑功能成像空间特征建立高斯过程回归模型，将剩余视频的底层视觉特征映射到脑功能成像空间特征上，将所有视频的脑功能成像空间特征和底层视觉特征进行多模态谱聚类。利用本发明方法，可以实现脑功能成像空间特征和底层视觉特征的融合聚类，与基于底层视觉特征如颜色、形状等视频聚类方法及单独使用脑功能特征空间聚类相比，大大提高了聚类准确性。
利用成像空间特征底层视觉进行视频方法

[发明专利]基于静息态功能性磁共振成像的海马旁回功能分区方法-CN201710779440.5在审
发明人：胡颖;聂生东;王丽嘉 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于静息态功能性磁共振成像的海马旁回功能分区方法，对采集的原始静息态磁共振数据进行预处理；在标准MNI空间中提取被试海马旁回脑区；计算被试海马旁回脑区中各个体素与全脑所有体素时间序列的皮尔森相似性度量，建立海马旁回的功能连接模式；以海马旁回的功能连接模式作为特征，运用t‑SNE对全脑连接模式矩阵进行特征降维；应用能够自动确定聚类数目的基于本征间隙的谱聚类算法，实现海马旁回功能亚区的分割。通过静息态fMRI的功能连接模式，使用特征降维与自动谱聚类的融合算法对海马旁回脑区进行分割，并以各亚区作为种子点，分析其与全脑的特异性功能连接。提高了基于高维无标注的fMRI数据处理的准确率和效率。
基于静息态功能磁共振成像海马分区方法

[发明专利]一种无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法、设备和介质-CN202211405517.X在审
发明人：魏依娜;麦逊;冯琳清;唐弢;刘金标;王丽婕;罗曼丽 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督聚类的睡眠脑电信号分期方法、设备和介质，该方法基于睡眠信号的功率谱密度特征在高维特征空间中存在特定流形结构的假设，通过UMAP降维算法将功率谱密度特征降至二维平面；此时用户在睡眠过程中的状态变化过程对应特征点在二维平面上的运动轨迹；使用中值滤波方法对特征点的运动轨迹进行平滑处理后，即可使用高斯混合模型对低维特征点进行聚类，从而将特征点分配到对应睡眠状态的聚类簇，以获取到最终的脑电信号分期结果。
一种监督睡眠电信号分期方法设备介质

[发明专利]一种基于脑磁图地形图编码的癫痫棘波聚类分析方法-CN202310425112.0在审
发明人：高家红;吴修文;郑丽;曹淼 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑磁图地形图编码的癫痫棘波聚类分析方法，其步骤包括：1)对于同一患者癫痫发作间期的多个棘波样本，计算每个样本的全局能量谱；2)对每个样本进行偶极子拟合，删除GOF值小于阈值的样本；3)提取每一全局能量谱的最大值时刻点对应的脑磁图地形图；4)对所提取每一脑磁图地形图中的磁强计地形图、梯度计地形图进行感知哈希编码，得到对应的磁强计地形图编码特征、梯度计地形图编码特征；5)使用两特征分别计算样本间的第一距离矩阵、第二距离矩阵并进行融合；6)对融合后的距离矩阵用于聚类，并删除类内离群点；7)保留类内的棘波样本个数大于设定阈值H的类；然后对类内样本进行叠加平均，得到叠加平均后的棘波。
一种基于脑磁图地形图编码癫痫聚类分析方法

[发明专利]基于快速选取地标点的图像谱聚类方法-CN201710720021.4有效
发明人：姬红兵;王益新;张文博;刘龙;王厚华;陈爽月;张海涛;苏镇镇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-08-21 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速选取地标点的图像谱聚类方法，主要解决现有图像谱聚类方法的聚类精度低和计算复杂度高的问题。其方法步骤为：(1)读取待谱聚类的所有的图像；(2)计算待谱聚类图像的近邻图；(3)选取地标点；(4)计算待谱聚类图像的特征稀疏表示矩阵；(5)计算待谱聚类图像的相关矩阵；(6)计算稀疏表示矩阵的右奇异特征矩阵；(7)识别聚类。本发明相对于现有的一些图像谱聚类技术可以降低图像的稀疏表示误差，提高谱聚类结果的准确率，并且计算复杂度低。
基于快速选取标点图像谱聚类方法

[发明专利]基于局部属性和拓扑结构的脑网络聚类方法-CN201811061148.0有效
发明人：崔晓红;肖继海;李丹丹;相洁;李海芳;陈俊杰 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-09-12 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部属性和拓扑结构的脑网络聚类方法，该方法具体按照以下步骤进行：首先对脑功能网络进行预处理，并提取各脑区平均时间序列；然后计算皮尔逊相关系数，构建无偏的脑功能网络；计算脑功能网络相似度；最后对脑功能网络相似度进行聚类，并对聚类结果进行检验；本发明通过将脑功能网络的局部属性相似度和拓扑结构相似度加权融合，得出精准率更高的相似度，对基于局部属性和拓扑结构的相似度聚类以后，得到的聚类结果准确
相似度脑功能局部属性拓扑结构聚类聚类结果网络脑网络预处理加权融合时间序列构建脑区检验

[发明专利]基于动态超网络的脑疾病诊断方法、装置及系统-CN202211340884.6在审
发明人：石玉虎;薄群 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态超网络的脑疾病诊断方法、装置及系统，通过采集若干正常健康被试和患有轻度认知障碍疾病被试的静息态fMRI脑影像数据，进行预处理操作，获取每个被试数据的ROI时间序列；应用仿射聚类算法对每个被试的ROI时间序列进行聚类，自适应对每个被试脑区进行分组；构建动态脑网络；进行特征选择，获取不同的聚类系数；根据不同的聚类系数，对若干训练对象进行特征筛选；最终，建立相应的分类模型。本发明引入滑动时间窗法来构建脑网络，有助于根据大脑的时变性挖掘出大脑隐含的动态网络模型。并通过仿射传播聚类算法提高聚类的准确度，能获得更真实的脑区分组。
基于动态网络疾病诊断方法装置系统

[发明专利]基于混合粒子群和灰狼算法的载荷谱合成方法及系统-CN202210668127.5有效
发明人：闫伟;梅娜;张琦;蔡彦彬;张继伟;李德芳 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明涉及载荷谱合成技术领域，提供了基于混合粒子群和灰狼算法的载荷谱合成方法及系统，包括：获取载荷谱数据；对载荷谱数据进行载荷谱片段划分后，得到样本数据；采用聚类算法对所有样本数据进行聚类；基于聚类结果，进行载荷谱合成；其中，聚类算法通过引入粒子群算法的速度和位置更新方式，来更新灰狼算法中的最佳狩猎位置，以优化聚类中心，使得聚类更准确，合成的载荷谱更加符合不同土壤硬度下的实际作业状况。
基于混合粒子灰狼算法载荷合成方法系统

[发明专利]一种基于改进谱聚类的搜索引擎排序方法与系统-CN201510132105.7有效
发明人：白亮;老松杨;郭金林;于天元;杨征 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2015-03-24 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进谱聚类的搜索引擎排序方法与系统，其中，该方法包括计算每两个初始网页文本内容之间基于密度的相似度，确定谱聚类的最佳类别数目；计算所述谱聚类的类中心向量与类均值，计算所述新网页文本内容与现有谱聚类之间的连接度，判断是否将所述新网页文本内容加入谱聚类中，判断所述谱聚类是否需要与其他谱聚类进行合并；接收使用者的查询向量，计算所述查询向量与所述现有谱聚类之间的相关度，建立网页链接的初始结果集，并将所述初始结果集中每个网页的相关度与
一种基于改进谱聚类搜索引擎排序方法系统

[发明专利]一种基于聚类的多任务情感脑电特征提取与识别方法-CN202210024308.4在审
发明人：靳峰哲;彭勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于聚类的多任务情感脑电特征提取与识别方法。本发明步骤如下：1、多个被试者分别在诱发情感状态场景下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理。3、将处理后的脑电数据进行聚类得到子类标签矩阵。4、建立基于聚类多任务特征提取算法求解得到特征权重分布。5、根据特征权重分布对脑电数据进行特征提取以训练脑电情感识别模型。本发明通过聚类算法、多任务学习和特征提取的方式提高了脑电情感识别模型的预测精度。
一种基于任务情感特征提取识别方法

[发明专利]基于谱聚类的子空间聚类算法的数据处理方法及装置-CN202010716572.5有效
发明人：高冉;陈花竹;丁箭飞;孙旭明;张洪涛;司马大伟 -专利权人：中原工学院
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱聚类的子空间聚类算法的数据处理方法及装置。其中，该方法包括：确定谱聚类算法，确定待处理的数据集合的相似度矩阵的稀疏性正则项，将稀疏性正则项代入谱聚类算法，得到子空间聚类算法，根据子空间聚类算法对待处理的数据集合进行处理。通过谱聚类算法捕获数据的自表示矩阵和指标矩阵之间的自然关系，使数据具有有利于聚类的一些特性，进而通过稀疏性加权值，纳入谱聚类算法，进一步提高聚类的有效性，从而解决了相关技术中没有充分利用相似度矩阵与数据标签之间的关系，聚类性能较差，导致数据处理的效果差的技术问题。
基于谱聚类空间算法数据处理方法装置

[发明专利]一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法-CN202110399644.2在审
发明人：代成龙 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸合作博弈的脑电信号聚类方法，涉及脑电信号处理领域，包括：根据每两条脑电信号的各个数据点得到每两条脑电信号之间的相似度；对所有的N个脑电信号进行全排列得到多个排序组，并分别确定每个排序组对应的N个凸合作博弈联盟，根据每个凸合作博弈联盟中脑电信号之间的相似度计算得到凸合作博弈联盟的效益值，根据每个排序组中的N个凸合作博弈联盟的效益值确定N个脑电信号对排序组的贡献度；将最大贡献度的脑电信号作为聚类中心脑电信号；筛选出其他脑电信号中与聚类中心脑电信号的相似度在相似度范围内的脑电信号，将具有相近联盟贡献度的脑电信号划分到同一聚类中，得到高质量的脑电信号聚类结果。
一种基于合作博弈电信号方法

[发明专利]一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202110560658.8在审
发明人：杨易扬;杨戈平;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，解决了当前谱聚类方法中，优秀锚点选取和K均值计算耗时长的问题，本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，相对于传统近似谱聚类通过选取的锚点和原始数据点构建的稀疏表示矩阵Z构建ZZT来近似表示拉普拉斯图矩阵，然后获得其相对应的特征向量进行K均值聚类，获得最终聚类结果矩阵的方法，本发明不须最后的K均值聚类，实际在待谱聚类的原始数据规模较大时，K均值聚类耗费时间长，本发明将K均值运算规模从所有点变成了锚点，减少优秀锚点的获取时间，在保证一定准确率的前提下，减少谱聚类近似算法计算时间，特别是大规模谱聚类问题，能大幅减少运算时间。
一种谱聚类加速方法系统计算机设备存储介质

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