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引导式多模态影像遗传学数据特征分析方法

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摘要

本发明引导式多模态影像遗传学数据特征分析方法，同时考虑样本的多模态影像数据分析以及基因影像典型相关分析。采用权重分解方法将权重分为模态一致性权重和模态特异性权重，模态一致性权重表示模态之间共有的信息，模态特异性权重表示单个模态独有的信息。此外采用样本的标签这一先验信息，利用回归分析引导多模态影像数据的特征学习，同时利用机器学习中多任务学习框架将多模态数据与基因数据的典型相关分析作为多个学习任务，利用多任务学习所包含的有用信息帮助每个任务得到更准确的学习器并且找到任务之间的差别和联系。本发明公开的方法能够有效地进行特征选择和影像遗传学数据相关性分析。

著录项

  • 公开/公告号CN114202075A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河北工业大学;

    申请/专利号CN202111502748.8

  • 发明设计人 郝小可;肖云佳;王晓芳;师硕;郭迎春;朱叶;阎刚;于洋;于明;

    申请日2021-12-10

  • 分类号G06N20/00(20190101);G06F17/18(20060101);

  • 代理机构12210 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人付长杰

  • 地址 300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#

  • 入库时间 2023-06-19 14:32:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-18

    公开

    发明专利申请公布

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