[发明专利]功能磁共振影像的分类预测系统有效
| 申请号： | 201811643975.0 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109770903B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 隋婧;燕卫政 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055 |
| 代理公司： | 11576 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郭文浩;任海奇 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算医学技术领域，具体涉及一种功能磁共振影像的分类预测系统，旨在为了解决解决包含时间序列信息的功能磁共振影像分类问题。本发明系统包括：获取模块，获取被测对象的功能磁共振影像组，包括多个功能磁共振影像；特征提取模块，分别对每个功能磁共振影像的各脑区进行特征降维，并基于功能磁共振影像组中各功能磁共振影像的时间序列，构建脑区‑时序特征矩阵；分类预测模块，将所述脑区‑时序特征矩阵，通过预先训练好的分类模型进行分类预测。本发明通过计算机手段快速、便捷的实现了包含时间序列信息的功能磁共振影像分类。 | ||
| 搜索关键词： | 功能磁共振 影像 脑区 时间序列信息 矩阵 时序特征 影像分类 影像组 分类 预测 医学技术领域 计算机手段 被测对象 分类模型 时间序列 特征降维 构建 | ||
【主权项】：
1.一种功能磁共振影像的分类预测系统，其特征在于，包括：获取模块、特征提取模块、分类预测模块；/n所述获取模块，配置为获取被测对象的功能磁共振影像组，包括多个功能磁共振影像；/n所述特征提取模块，配置为分别对每个功能磁共振影像的各脑区进行特征降维，并基于功能磁共振影像组中各功能磁共振影像的时间序列，构建脑区-时序特征矩阵；/n所述分类预测模块，配置为将所述脑区-时序特征矩阵，通过预先训练好的分类模型进行分类预测；其中，所述分类模型基于循环神经网络构建，其训练样本包括特定精神疾病的脑区-时序特征矩阵样本、真实样本标签。/n
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