基于改進的監(jiān)督局部線性嵌入的早期阿爾茨海默病分類方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201810787550.0 申請日 -
公開（公告）號 CN109086809A 公開（公告）日 2018-12-25
申請公布號 CN109086809A 申請公布日 2018-12-25
分類號 G06K9/62;G16H50/70;G06T7/30;G06T7/11 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 趙海峰;陳天聰;葛園園;羅斌;孫登第 申請（專利權(quán)）人 安徽安大篤北信息科技有限責(zé)任公司
代理機構(gòu) 合肥市上嘉專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 安徽安大篤北信息科技有限責(zé)任公司;安徽大學(xué)
地址 230088 安徽省合肥市高新區(qū)天達路2號安徽大學(xué)科技園內(nèi)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于改進的監(jiān)督局部線性嵌入的早期阿爾茨海默病分類方法，包括以下步驟：(1)圖像預(yù)處理：將采集的結(jié)構(gòu)核磁共振圖像進行圖像校正、標準化、顱骨剝離和腦組織分割等過程；(2)相關(guān)特征的選?。焊鶕?jù)腦區(qū)各功能的劃分和統(tǒng)計分析技術(shù)提取出全腦感興趣灰質(zhì)體積和腦區(qū)平均皮層厚度，從數(shù)據(jù)集中獲取CSF數(shù)據(jù)，將三組數(shù)據(jù)的組合作為原始特征；(3)高維空間特征的降維：將原始的高維特征作為改進的監(jiān)督局部線性嵌入算法的輸入，進行非線性降維，提取更具有鑒別信息的特征；(4)分類：將降維后的特征作為支持向量機分類器的輸入，得到最終的分類精度。本發(fā)明相較于現(xiàn)有技術(shù)可以有效提高小樣本數(shù)據(jù)的早期阿爾茨海默病分類結(jié)果。