一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法
- 专利权人:
- 深圳市龙岗区第三人民医院
- 发明人:
- 孙凯,张振,谢佳楠,周珊珊
- 申请号：
- CN202211448442.3
- 公开号：
- CN115721289A
- 申请日:
- 2022.11.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法，包括获取历史病患的脑部影像数据，基于脑部影像数据提取特征数据；预处理特征数据得到完整特征数据集，预处理包括数据统计分离、缺失样本划分、完整数据集降噪、KNN预填补和数据集归一化；基于完整特征数据集和多分类器构建AD多分类模型；获取目标对象的脑部影像数据，输入AD多分类模型进行分类预测。本方案采用KNN算法结合权重配比填补的缺失数据更完整，填补后的数据采用MinMaxScaier算法进行归一化处理，避免了不同维度的特征间的相互影响，使得数据更直观。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
