基于深度学习提取特征和多重降维算法的脑认知测量方法
- 专利权人:
- 中国科学院自动化研究所
- 发明人:
- 左年明,蒋田仔
- 申请号：
- CN201811573433.0
- 公开号：
- CN109498037A
- 申请日:
- 2018.21.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于脑认知能力测量领域,具体涉及一种基于深度学习提取特征和多重降维算法的脑认知测量方法,旨在为了解决高维度的脑影像特征提取和认知能力测量的智能化与便捷化问题。本发明方法包括:对输入的脑影像数据,采用特征提取网络进行多通道的特征提取,并通过拉直拼接操作获取一个局部特征向量;对获得的局部特征向量进行正交投影降维;基于预先构建的认知能力‑局部特征对应关系,对降维后的局部特征进行认知能力的测量,并输出测量结果。本发明实现了脑认知能力测量的自动化、智能化与便捷化;同时具有较高的识别准确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
