融合多尺度信息的大脑静息态功能磁共振数据分类方法、系统及计算机可读介质

摘要

本发明公开了一种融合多尺度信息的大脑静息态功能磁共振数据分类方法、系统及计算机可读介质，获取两组不同状态人群的静息态功能磁共振成像数据，消除噪声后进行特征提取，分别提取体素本体活动、体素簇局部共变性、体素网全局共変性三种尺度的大脑特征，对大脑进行区域划分，然后计算两组不同状态人群的每个被测对象每个脑区在体素本体活动、体素簇局部共变性、体素网全局共変性上的平均值，在每个特征尺度下，两种不同状态人群的每个被测对象得到1×N维特征矩阵，对每个尺度下的特征矩阵进行融合，对融合特征矩阵进行特征选择，利用特征选择所得最优特征子集训练SVM分类器，进行被测对象的分类，有效提升分类准确度。