【摘 要】
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为实现对精神疾病的计算机辅助诊断与预后,利用机器学习与图像处理技术分析多地区精神疾病的核磁共振成像数据,已成为该领域的必然趋势。本文首先提出切片提取的核磁共振成像
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671028);北京市自然科学基金(4162018);北京市委组织部“高创计划”青年拔尖人才培养资助项目(2014000026833ZK14);北京市青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201504010)
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为实现对精神疾病的计算机辅助诊断与预后,利用机器学习与图像处理技术分析多地区精神疾病的核磁共振成像数据,已成为该领域的必然趋势。本文首先提出切片提取的核磁共振成像图像预处理方法,然后提取图像的纹理特征,最后提出一种l_p范数正则化的多任务学习支持向量机精神分裂症分类方法,同时学习3个数据中心精神分裂症图像的共享特征和各自独有的特征,用于分类精神分裂症患者和正常人。实验结果表明,该方法取得了优秀的诊断精度,可为精神分裂症患者的临床诊断与治疗提供生物学依据。
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