[发明专利]一种基于脑核磁共振图像多维度纹理建立预测模型的方法在审
| 申请号： | 201410023582.5 | 申请日： | 2014-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN103793908A | 公开（公告）日： | 2014-05-14 |
| 发明（设计）人： | 郭秀花;高妮;王晶晶;罗艳侠;郭晋 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06F19/00 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 毛燕生 |
| 地址： | 100069 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脑核磁共振图像多维度纹理建立预测模型的方法，运用区域增长法将图像进行分割，采用Contourlet变换方法提取ROIs的边缘纹理特征参数，建立多维度数据库，采用多种数据挖掘方法，包括高斯过程、支持向量机、随机森林、Lasso回归以及半监督支持向量机，建立预测模型。其中ROIs包括海马，内嗅皮层区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 核磁共振 图像 多维 纹理 建立 预测 模型 方法 | ||
【主权项】：
一种基于脑核磁共振图像多维度纹理建立预测模型的方法，其特征在于：运用区域增长法将图像进行分割，采用Contourlet变换方法提取ROIs的边缘纹理特征参数，并建立数据库，建立预测模型。
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