一种基于自加权分级生物特征的医学图像分类方法、装置和计算机可读存储介质

摘要

本发明提出一种基于自加权分级生物特征的医学图像分类方法。该方法通过在脊回归过程中添加图正则化项，充分利用MCI患者脑区之间的邻域关系信息，得到的回归系数更加准确地反映出AD和NC向MCI传递信息的情况。然后，该方法利用自加权分级方法对回归系数进行融合，保证融合过程中具有较大回归系数值的样本获得较大的权重，使得计算得到的自加权分级生物特征具有更强的区分性和鲁棒性。最后，利用支持向量机分类器进行分类。本发明方法显著提高了pMCI患者和sMCI患者的分类准确率。