[发明专利]一种基于网络中心性的脑功能磁共振图像分类方法有效
| 申请号： | 201210262108.9 | 申请日： | 2012-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN102855491A | 公开（公告）日： | 2013-01-02 |
| 发明（设计）人： | 田捷;刘振宇;白丽君 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络中心性的脑功能磁共振图像分类方法，包括：对脑功能磁共振图像进行预处理，然后进行脑区分割，并提取各个脑区的平均时间序列；计算平均各个时间序列之间的偏相关系数，得到偏相关系数矩阵；将偏相关系数矩阵二值化，得到脑网络模型；计算网络中各节点的网络中心性；利用自适应提高分类器对脑功能磁共振图像进行分类，并采用留一交叉验证的测试方法对自适应提高分类器进行检验。本发明利用脑功能磁共振图像构建了脑功能网络，利用了网络拓扑结构信息进行分类，能够精确的对脑功能磁共振图像进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 心性 功能 磁共振 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于网络中心性的脑功能磁共振图像分类方法，其特征在于，包括：步骤S1：对脑功能磁共振图像进行预处理，然后进行脑区分割，并提取各个脑区的平均时间序列；步骤S2：计算平均各个时间序列之间的偏相关系数，得到偏相关系数矩阵；步骤S3：将偏相关系数矩阵二值化，得到脑网络模型；步骤S4：计算网络中各节点的网络中心性；步骤S5：利用自适应提高分类器对脑功能磁共振图像进行分类，并采用留一交叉验证的测试方法对自适应提高分类器进行检验。
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