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摘要：本申请提出一种基于sMRI多维张量形态特征预测脑年龄的方法及装置，所述方法首先对T1‑w结构磁共振图像进行预处理并提取皮质下结构的多维张量形态特征，使用深度字典学习方法对多维张量形态特征进行特征编码，再使用基于相关性分析的特征选择策略从编码后的多维张量形态特征中选择与脑年龄相关的特征，实现对所述特征的降维，最后使用脑年龄预测模型计算脑年龄，能够实现基于高维小样本数据进行脑年龄预测，避免过拟合问题，并且获得较为理想的预测结果。
主权项：1.一种基于sMRI多维张量形态特征预测脑年龄的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理结构性核磁共振图像；对待处理结构性核磁共振图像进行预处理获得目标结构性核磁共振图像；从所述目标结构性核磁共振图像中提取感兴趣区域的多维张量形态特征；对所述多维张量形态特征进行降维处理，获得目标形态特征；基于脑年龄预测模型使用所述目标形态特征计算脑年龄；对所述多维张量形态特征进行降维处理具体包括：利用多层深度学习字典对所述多维张量形态特征进行特征编码获得特征矩阵；根据相关性f值由所述特征矩阵中选取目标特征向量；所述相关性f值根据以下式1计算： 式（1）其中，表示特征矩阵中第i维特征向量与因变量之间的样本相关系数；n表示特征矩阵中的样本数量； 根据以下式2计算： 式（2）其中，表示特征矩阵在第i维特征上取值的列向量；表示的平均值；y表示Z对应的因变量；std表示的标准差；stdy表示y的标准差。
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百度查询： 北京理工大学 基于sMRI多维张量形态特征预测脑年龄的方法及装置
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