基于深度学习和纤维束空间统计分析的疾病分类系统

摘要

本发明公开了基于深度学习和纤维束空间统计分析的疾病分类系统，包括：获取模块，获取待分类的脑部图像；预处理模块，其被配置为：对待分类的脑部图像进行预处理；图像生成模块，基于预处理后的脑部图像，生成各项异性分数图像、平均扩散率图像和径向扩散率图像；体素提取模块，从各项异性分数图像中提取第一体素矩阵；从平均扩散率图像中提取第二体素矩阵；从径向扩散率图像中提取第三体素矩阵；将三个矩阵进行拼接得到拼接矩阵；分类模块，将拼接矩阵，输入到训练后的深度学习分类模型中，得到疾病分类结果。将体素按照块进行提取，防止了信息的丢失，将其拼接后使用深度学习模型进行分类，具备较好的分类准确率。