多模态脑部神经影像特征的处理方法

摘要

本发明多模态脑部神经影像特征的处理方法，涉及用于识别图形的图像特征或特性的抽取的图像预处理，先采用样本权重和低秩约束的多模态神经影像特征选择方法对多模态的数据进行特征选择，得到低维特征矩阵，计算每个模态的核矩阵，得到低维特征矩阵，计算每个模态的核矩阵，然后将不同模态的核矩阵融合成一个核矩阵，由此选择出更具有判别性的生物标志物特征，并使用多核支持向量机对阿尔茨海默病新样本病例进行预测分类，克服了现有技术中，所存在的利用的生物标志物特征会对受试者造成伤害，只利用一种脑部影像特征数据或利用不充分的多模态脑部神经影像特征数据不能找出患者的患病脑区，并且所利用的脑部影像中的特征没有医学上的解释性的缺陷。