[发明专利]异构多模态影像遗传学数据特征分析方法有效

专利信息
申请号: 202011223328.1 申请日: 2020-11-05
公开(公告)号: CN112288027B 公开(公告)日: 2022-05-03
发明(设计)人: 郝小可;王如雪;师硕;阎刚;肖云佳;李想;谭麒豪;安琦瑾 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06K9/62;G16B20/40;G16B35/00;G16B40/00
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 代理人: 付长杰
地址: 300130 天津市红桥区*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明异构多模态影像遗传学数据特征分析方法,同时考虑样本数据间的结构关系以及训练过程中样本的“难易程度”,采用样本加权和结构稀疏化对脑影像数据和基因数据进行特征分析。该方法采用自步学习机制,实现训练过程中样本由简单到复杂的自动增长,减小噪声对模型的影响。此外,在自步学习框架下,引入局部保留投影方法,有效保留样本空间下样本点内部固定的邻域结构,同时用L1范数约束投影矩阵作为正则化项,实现特征选择过程。最后利用多核支持向量机对选择后的特征进行融合分类,从而提高对疾病的诊断精度。本发明公开的方法能够有效地进行特征选择和分类。
搜索关键词: 异构多模态 影像 遗传学 数据 特征 分析 方法
【主权项】:
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