[发明专利]基于RLS-ELM的多模态融合图像分类方法有效
| 申请号： | 201510097438.0 | 申请日： | 2015-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN104715260A | 公开（公告）日： | 2015-06-17 |
| 发明（设计）人： | 龙军;阳洁;张祖平;张昊 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人： | 周志中 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RLS-ELM的多模态融合图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取多个被试对象的rs-fMRI、sMRI以及DTI数据，并进行预处理，剔除不符合规定的被试数据；步骤2：计算rs-fMRI数据中各体素的ReHo值；步骤3：计算sMRI数据中各体素的灰质密度值；步骤4：计算DTI数据中各体素的FA值；步骤5：将各体素的ReHo、灰质密度以及FA值连接成一个新特征矩阵A；步骤6：对新的特征矩阵A进行PCA降维处理；步骤7：对RLS-ELM分类器进行训练，获得已训练的RLS-ELM的分类器。本发明基于RLS-ELM的多模态融合图像分类方法使得分类准确度和分类速度得到显著提升，实现疾病的早发现早诊断早治疗，对于揭示疾病进展的临床医学研究过程中具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 rls elm 多模态 融合 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于RLS‑ELM的多模态融合图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取多个被试对象的rs‑fMRI、sMRI以及DTI数据，并进行预处理，剔除不符合规定的被试数据；步骤2：计算rs‑fMRI数据中各体素的ReHo值；步骤3：计算sMRI数据中各体素的灰质密度值；步骤4：计算DTI数据中各体素的FA值；步骤5：将各体素的ReHo、灰质密度以及FA值连接成一个新特征矩阵A；步骤6：对新的特征矩阵r进行PCA降维处理；步骤7：对RLS‑ELM分类器进行训练，获得已训练的RLS‑ELM的分类器。
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