一种基于网络中心性的脑功能磁共振图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于网络中心性的脑功能磁共振图像分类方法，包括：对脑功能磁共振图像进行预处理，然后进行脑区分割，并提取各个脑区的平均时间序列；计算平均各个时间序列之间的偏相关系数，得到偏相关系数矩阵；将偏相关系数矩阵二值化，得到脑网络模型；计算网络中各节点的网络中心性；利用自适应提高分类器对脑功能磁共振图像进行分类，并采用留一交叉验证的测试方法对自适应提高分类器进行检验。本发明利用脑功能磁共振图像构建了脑功能网络，利用了网络拓扑结构信息进行分类，能够精确的对脑功能磁共振图像进行分类。