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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要：本发明属于医学影像处理技术领域，更具体地涉及面向帕金森辅助诊断的多模态影像分类方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括获取影像，对影像进行局部归一化处理，提取影像的局部规范化系数；对局部规范化系数进行拟合，获取形状参数和方差；通过非对称广义高斯函数对影像的各方向的包括形状参数和方差的规范化系数进行拟合，获取影像各方向上的指标特征；将支持向量机作为回归模型，得到影像的质量评分结果；将影像的质量评分与设定阈值对比。本发明解决了现有技术中结构性影像分辨率较高，可反映结构形态信息，但是代谢等功能信息较弱，而功能性影像分辨率低，可以反映功能代谢信息，但很难反映结构信息的问题。
主权项：1.面向帕金森辅助诊断的多模态影像分类方法，其特征在于，包括：S1、获取影像，对影像进行局部归一化处理，提取影像的局部规范化系数；S2、通过广义高斯分布对局部规范化系数进行拟合，获取形状参数和方差；S3、通过非对称广义高斯函数对影像的各方向的包括形状参数和方差的规范化系数进行拟合，获取影像各方向上的指标特征，所述各方向包括水平方向、垂直方向、对角线方向；S4、将支持向量机作为回归模型，输入获取的影像各方向上的指标特征，得到影像的质量评分结果；S5、将影像的质量评分与设定阈值对比：若影像的质量评分大于设定阈值，则将影像放入特征级融合分类分支中进行识别；若影像的质量评分小于等于设定阈值，则将影像放入像素级融合分类分支中进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 面向帕金森辅助诊断的多模态影像分类方法、装置及计算机可读存储介质
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