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申请/专利权人：杭州电子科技大学;北京医院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习和影像基因组学的阿尔茨海默症分类方法，该方法首先获取阿尔茨海默症相同年龄时测量的结构磁共振成像MRI以及单核苷酸多态性SNP数据，并获取分类标签，并对MRI数据和SNP数据进行预处理。其次构建MDBO‑SVM框架，基于预处理后的MRI数据和SNP数据，选取基因影像特征，输出分类结果。最后将预处理的数据划分成测试集和训练集，训练集输入MDBO‑SVM框架进行训练，将训练后的框架用于测试集进行验证。本发明引入基因型数据进行分类，提高早期分类的精确度。
主权项：1.一种基于机器学习和影像基因组学的阿尔茨海默症分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取阿尔茨海默症相同年龄时测量的结构磁共振成像MRI以及单核苷酸多态性SNP数据，并获取分类标签；步骤2、对MRI数据和SNP数据进行预处理；步骤3、构建MDBO-SVM框架，基于预处理后的MRI数据和SNP数据，选取基因影像特征，输出分类结果；步骤4、将预处理的数据划分成测试集和训练集，训练集输入MDBO-SVM框架进行训练，将训练后的框架用于测试集进行验证。
全文数据：
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百度查询： 杭州电子科技大学 北京医院 一种基于机器学习和影像基因组学的阿尔茨海默症分类方法
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