[发明专利]一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法在审
| 申请号： | 202111616523.5 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114612691A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 盛锦华;汪露雲;杨泽;辛雨;黄河;黄埔;杨小凡 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/764;G06V10/28;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 刘正君 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市钱塘区下*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复杂脑网络的阿尔茨海默症特征提取及分类方法，包括以下步骤：步骤S1）数据预处理并构建大脑连接性矩阵；步骤S2）复杂脑网络度量；步骤S3）基于局部性度量指标获取关键脑区；步骤S4）基于二值化脑网络进行NBS分析，获取重要脑区并计算全局性度量指标；步骤S5）提取特征向量并进行分类。本方案首先根据功能磁共振成像数据进行精细脑分区并构建大脑连接性矩阵，通过局部性度量指标提取关键脑区，再进一步针对关键脑区计算全局性度量指标和局部性度量指标，然后进行特征提取并进行分类，为阿尔茨海默症的疾病诊断提供快速精准的辅助诊断依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复杂 网络 阿尔茨海默症 特征 提取 分类 方法 | ||
【主权项】：
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