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基于支持向量机的阿尔茨海默症特征分类方法及系统
- 专利权人:
- 广州市本真网络科技有限公司
- 发明人:
- 潘丹,曾安,黎建忠
- 申请号：
- CN201711286076.5
- 公开号：
- CN108154924A
- 申请日:
- 2017.12.07
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 胡辉
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于支持向量机的阿尔茨海默症特征分类方法及系统，方法包括：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；采用改进的遗传算法对获取的磁共振成像数据进行特征寻优，得到阿尔茨海默症的关键特征；根据提取出的关键特征采用支持向量机分类器对待分类数据进行分类，得到阿尔茨海默症的分类结果。系统包括数据获取模块、特征寻优模块和分类模块。装置包括存储器和处理器。本发明通过改进的遗传算法以平均分类准确率作为适应度值来提升阿尔茨海默症的特征提取效率，同时通过支持向量机分类器保证了阿尔茨海默症的分类性能，直观，容易实现，泛化能力强，且有良好的识别表现。本发明可广泛应用于计算机辅助诊断领域。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
