[发明专利]一种基于多层最大生成树图核的脑图像分类方法在审

专利信息
申请号: 202110032250.3 申请日: 2021-01-11
公开(公告)号: CN112784886A 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 张道强;王晓歆;温旭云;马凯 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 颜盈静
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于多层最大生成树图核的脑图像分类方法,包括以下步骤:为每个主体的大脑rs‑fMRI图像构造一个具有n个节点、n‑1条连接两个节点的边的功能脑网络,为功能脑网络中的每个节点设置不同的标签;对步骤1构造得到的功能脑网络进行分层,并为每一层设置一个相似性权重;通过将功能脑网络中各层的相似度进行聚合,得到多层最大生成树核;利用RBF核函数和网络属性特征,计算得到基于向量的最大生成树属性核;利用多核学习将多层最大生成树核和最大生成树属性核进行结合,得到最大生成树结合核;利用最大生成树结合核和SVM分类器,得到脑图像分类结果。
搜索关键词: 一种 基于 多层 最大 生成 树图核 图像 分类 方法
【主权项】:
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