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一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法
- 专利权人:
- 北京航空航天大学
- 发明人:
- 李阳,高鑫强,黄杰
- 申请号：
- CN201810123845.8
- 公开号：
- CN108229066A
- 申请日:
- 2018.02.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提出了一种基于多模态超连接脑网络建模的帕金森自动识别方法。该方法首先以DTI结构连接作为约束,并将其融合到fMRI脑功能网络构建过程中,构建多模态超连接网络模型;然后,根据超网特性提取点度、边度、合度作为原始特征集合,并使用多任务特征选择方法(semi‑M2TFS)对原始特征集合进行最优特征子集筛选,得到表征帕金森患者与正常人最大差异程度的特征子集;最后,根据上述最优特征子集训练多核支持向量机模式分类器,并将其用于帕金森患者分类诊断。与现有单模态超连接网络建模方法相比,本发明所构建多模态超连接网络能更加真实反映大脑功能连接机理,在分类识别的准确度方面表现更加优异,对辅助帕金森临床诊断和自动识别具有重要意义。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
