专利详情

专利名称	一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法
申请号	CN201110392269.5	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN102509123A	公开（授权）日	2012.06.20
申请（专利权）人	中国科学院自动化研究所	发明（设计）人	田捷;白丽君;刘振宇
主分类号	G06K9/66(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/66(2006.01)I
专利有效期	一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法至一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明是一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法，该方法包括以下步骤：对训练样本图像和测试样本图像进行预处理，并进行区域分割，提取每个区域的平均时间序列；计算该平均时间序列间的偏相关系数，将所述偏相关系数矩阵二值化，得到复杂网络模型，计算该复杂网络模型的特征路径长度、成本和集群度，分别得到训练样本图像和测试样本图像的网络特征；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器对测试样本图像进行分类。本发明利用了脑功能磁共振图像中尽可能多的信息，能够精确的对脑功能磁共振图像进行分类。