磁共振成像对大脑病征诊断仿真研究

摘要：

通过磁共振成像技术对大脑病症进行诊断,可以有效研究在老龄化过程中脑网络的一系列性质.对大脑病症的研究,首先对脑网络特征的诊断是前提,从磁共振图像中提取出纹理特征构成原始特征集,完成对大脑病症的诊断.传统方法先采用单一灰度特征分割脑网络图像,得到伪影因素对脑组织描述的影响,但忽略了从图像中提取出纹理特征构成原始特征集,导致诊断精度偏低.提出基于磁共振成像的脑网络特征诊断方法.先对磁共振时间序列进行符号动力学编码,得到脑网络具有显著性差异的脑区,提取出纹理特征构成原始特征集,利用独立分量构成脑网络特征子集,将训练样本与待分类样本都映射到特征子集所映射的独立空间中,利用特征子集对支持向量机分类器进行训练并对脑组织进行分类,完成对脑网络特征诊断.仿真证明,所提方法诊断精度较高,可以有效地实现对大脑病症的诊断.

关键词：磁共振成像、脑网络、病征诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：365-369