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一种基于深度森林的阿尔兹海默病分类方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度森林的阿尔兹海默病分类方法，属于医学图像分类预测领域，将检测阿尔兹海默病的MRI图像作为多粒度扫描的输入，所述多粒度扫描的输出连接级联森林，所述级联森林输出MRI图像的一个类向量，完成深度森林模型的构建；对若干已知类别的MRI图像进行预处理；所述深度森林模型扩展一级，则利用预处理后的MRI图像进行训练和测试，当测试结果没有显著提高，则完成训练，否则扩展下一级继续训练；将预处理后待分类的MRI图像输入到训练完成的深度森林，输出得到该MRI图像的分类结果；该方法大大提高了阿尔兹海默病的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN107506796A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-12-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201710739100.X

  • 发明设计人 程建;朱晓雅;张建;张泽厚;周娇;

    申请日2017-08-25

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/66(20060101);G06T7/00(20170101);G06F19/00(20110101);

  • 代理机构51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐金琼;刘东

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 04:06:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-01-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170825

    实质审查的生效

  • 2017-12-22

    公开

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