基于集成学习的阿尔茨海默症确定方法及系统
- 专利权人:
- 广州市本真网络科技有限公司
- 发明人:
- 潘丹,曾安,贾龙飞
- 申请号：
- CN201811167293.7
- 公开号：
- CN109589092A
- 申请日:
- 2018.08.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于集成学习的阿尔茨海默症确定方法及系统,方法包括:获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据;基于卷积神经网络,对磁共振成像数据进行训练,得到基分类器;对基分类器进行集成学习,得到集成分类器;根据集成分类器得到分类结果作为阿尔茨海默症的确定结果;系统包括获取模块、训练模块、集成模块和分类模块。本发明基于卷积神经网络进行训练,并对训练结果进行集成学习,最终根据集成学习的结果获取阿尔茨海默症的确定结果,提高了阿尔茨海默症的早期诊断准确率和泛化能力,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
