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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于荟萃分析的脑疾病判断系统，包括：重要种子点确定模块，用于采用文献荟萃分析法确定与指定脑疾病相关的重要种子点；大脑损伤环路建立模块，用于对同一重要种子点对应的大脑簇并集采用MKDA算法估计收敛域；所有收敛域的并集构成大脑损伤环路；聚类模块，用于对大脑损伤环路中的体素进行聚类；低维特征空间构建模块，用于根据每个被试的功能连接信息，通过降维构建低维特征空间；测试者低维特征向量获取模块，用于根据测试者功能连接信息获取低维特征向量；分类器，用于根据测试者低维特征向量判断是否有指定脑疾病。该系统能够克服小样本和全脑数据驱动的机器学习模型鲁棒性和泛化性较差的缺陷，对指定脑疾病进行判断。
主权项：1.基于荟萃分析的脑疾病判断系统，其特征在于，包括：重要种子点确定模块1，用于采用文献荟萃分析法确定与指定脑疾病相关的重要种子点，以及每个重要种子点对应的大脑簇及大脑簇中体素的坐标点；将所有坐标点转换到统一的坐标系下；所述重要种子点为文献荟萃分析法检索到的文献列表中，至少N个文献报告的种子点；大脑损伤环路建立模块2，用于对同一重要种子点对应的大脑簇并集采用MKDA算法估计收敛域；所有重要种子点对应的收敛域的并集构成大脑损伤环路；聚类模块3，用于对大脑损伤环路中的体素进行聚类，得到多个体素社团；低维特征空间构建模块4，用于根据每个被试每个体素社团的功能连接信息，采用PCA算法降维构建低维特征空间；测试者低维特征向量获取模块5，用于根据测试者每个体素社团的功能连接信息获取低维特征向量；分类器6，用于根据测试者低维特征向量判断是否有指定脑疾病；所述分类器由每个被试的低维特征向量和对应的类别标签所构成的训练集训练；所述类别标签为二值变量，表示是否有指定脑疾病。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于荟萃分析的脑疾病判断系统和判断装置
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