[发明专利]一种ICA-CNN分类的fMRI脑内数据时间预滤波增广方法有效
| 申请号： | 201911144811.8 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110916661B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 林秋华;牛妍炜 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/055 | 分类号： | A61B5/055;A61B5/00;G16H50/20 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;刘秋彤 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种ICA‑CNN分类的fMRI脑内数据时间预滤波增广方法，属于生物医学信号处理领域。首先对fMRI脑内数据施加时间滤波，增广生成新的fMRI数据集；然后送入ICA‑CNN框架，实现对病人与健康人分类性能的改进。采用本发明对82被试的静息态fMRI数据进行病人和健康人的分类，采用三种具有不同通频带的理想带通滤波器对fMRI脑内数据进行时间滤波，生成三组fMRI数据集，然后送入ICA‑CNN框架分类。相比已有的多模型阶数数据增广方法，本发明能将分类准确率提高8.24％；若将二者结合，能将分类准确率提高21.06％。因此本发明既能独立提升网络分类性能，也容易与其他增广方法结合，显著提高分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ica cnn 分类 fmri 数据 时间 滤波 增广 方法 | ||
【主权项】：
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