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一种ICA-CNN分类的fMRI脑内数据时间预滤波增广方法
- 专利权人:
- 大连理工大学
- 发明人:
- 林秋华,牛妍炜
- 申请号：
- CN201911144811.8
- 公开号：
- CN110916661A
- 申请日:
- 2019.21.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种ICA‑CNN分类的fMRI脑内数据时间预滤波增广方法,属于生物医学信号处理领域。首先对fMRI脑内数据施加时间滤波,增广生成新的fMRI数据集;然后送入ICA‑CNN框架,实现对病人与健康人分类性能的改进。采用本发明对82被试的静息态fMRI数据进行病人和健康人的分类,采用三种具有不同通频带的理想带通滤波器对fMRI脑内数据进行时间滤波,生成三组fMRI数据集,然后送入ICA‑CNN框架分类。相比已有的多模型阶数数据增广方法,本发明能将分类准确率提高8.24%;若将二者结合,能将分类准确率提高21.06%。因此本发明既能独立提升网络分类性能,也容易与其他增广方法结合,显著提高分类准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
