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一种基于核磁共振结构影像加权的决策支持方法及系统

摘要

本发明提出一种基于核磁共振结构影像加权的决策支持方法及系统,包括:使用已标注核磁共振结构影像作为训练数据,对卷积神经网络模型进行预训练,得到决策支持模型;根据待分析对象的临床资料通过数据库查询,得到该待分析对象患病的前置概率;采用深度学习和统计回归的方法,提取该待分析对象核磁共振结构影像的量化特征,将该量化特征作为权重引入该决策支持模型,将该前置概率输入至该决策支持模型,得到该待分析对象的疾病决策支持结果。本发明提供的种基于核磁共振结构影像加权的阿尔茨海默病早期预测的方法具有更高的准确率、假阴性率和假阳性率。

著录项

  • 公开/公告号CN111652843A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN202010342792.6

  • 发明设计人 赵地;刘瑶;谭光明;

    申请日2020-04-27

  • 分类号G06T7/00(20170101);G16H50/20(20180101);G16H10/20(20180101);G16H10/60(20180101);G06N5/00(20060101);G06N7/00(20060101);

  • 代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-06-19 08:14:27

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