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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明涉及一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法，包括：将采集所得功能磁共振图像进行预处理；使用LASSO对预处理后每个被试脑区的每个ROI功能磁共振数据构建大脑连接网络，对连接矩阵进行特征递归消除得到分类特征；针对每个ROI序列，使用ASD患者、健康对照组以及所有被试共同训练HMM模型，求出每个脑区的似然值，将三种模型下计算出的似然值组合起来作为特征。针对每个脑区序列，使用所有被试训练自编码器，以各脑区编码结果作为特征值对ASD和健康被试进行分类，选择分类准确率最高的脑区特征；将特征组合起来，以此融合特征作为输入，使用一维卷积神经网络实现对功能磁共振信号的分类。
主权项：1.一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法，其特征在于，按下列步骤实施：步骤一，将采集所得功能磁共振图像进行预处理；步骤二，使用LASSO对预处理后每个被试脑区的每个ROI功能磁共振数据构建大脑连接网络，对连接矩阵进行特征递归消除得到分类特征；步骤三，针对每个ROI序列，分别使用ASD患者、健康对照组以及所有被试共同训练HMM模型，求出每个脑区的似然值，将三种模型下计算出的似然值组合起来作为特征；步骤四，针对每个脑区序列，使用所有被试训练LSTM自编码器，分别以各脑区编码结果作为特征值对ASD和健康被试进行分类，选择分类准确率最高的脑区特征；步骤五，将步骤二所述分类特征、步骤三所述脑区似然值和步骤四所述脑区特征组合起来，以此融合特征作为输入，使用一维卷积神经网络实现对功能磁共振信号的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于多时间尺度的孤独症功能磁共振信号分类方法
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