연세대학교 산학협력단; YONSEI UNIVERSITY;INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION, YONSEI UNIVERSITY;INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
发明人:
PARK, HAE JEONG,박해정,LEE, DONG HA,이동하,PARK, HAE JEONGKR,LEE, DONG HAKR
申请号：
KR1020140100360
公开号：
KR1020160016357A
申请日:
2014.08.05
申请国别(地区):
KR
年份:
2016
代理人:
摘要：
Disclosed are a pattern classification device of functional magnetic resonance images and a method thereof. The present invention comprises: a brain condition signal acquisition unit for acquiring multiple signals of the conditions of a brain in which the patterns are classified beforehand for the machine learning of the pattern classification device； a characteristic extracting unit for extracting multiple characteristics in each of the multiple brain condition signals to acquire multiple characteristic vectors； a normalization unit for deducting averages of the characteristics included in each of the multiple characteristic vectors to remove drifting noise； an SVM classification unit for acquiring at least one linear classification function as a classifier having the maximum areas of a space for each of the multiple characteristics vectors using an SVM classification method and for inputting the multiple characteristic vectors into at least one classifier to compute a classifier output value； an output correction unit for removing time-series drifting noise from at least one classifier output value； and a classification determination unit for analyzing the classifier output value corrected by the output correction unit to classify the patterns of the brain condition signals into a corresponding category.기능적 자기 공명 영상의 패턴 분류 장치 및 방법을 공개한다. 본 발명은 패턴 분류 장치의 기계 학습을 위해 미리 패턴의 범주가 분류된 복수개의 뇌 상태 신호를 획득하는 뇌 상태 신호 획득부, 복수개의 뇌 상태 신호 각각에서 복수개의 특징점을 추출하여 복수개의 특징 벡터를 획득하는 특징점 추출부, 복수개의 특징 벡터 각각에서 각 특징 벡터에 포함된 특징점들의 평균을 차감하여 부유잡음을 제거하는 정규화부, SVM 분류 기법을 이용하여 복수개의 특징 벡터 각각에 대해 최대의 여백을 갖는 적어도 하나의 선형 판별 함수를 적어도 하나의 분류기로서 획득하고, 획득된 적어도 하나의 분류기에 복수개의 특징 벡터를 대입하여 분류기 출력값을 계산하는 SVM 분류부, 적어도 하나의 분류기 출력값에서 시계열적 부유 잡음을 제거하는 출력 보정부 및 출력 보정부에 의해 보정된 분류기 출력값을 분석하여 뇌 상태 신호의 패턴을 대응하는 범주로 분류하는 분류 판별부를 포함한다.
