一种基于脑区间接关系网络构建的医学图像分类方法

摘要

本发明提出一种基于脑区间接关系网络构建的医学图像分类方法，用于轻度认知障碍的辅助诊断。该方法先利用两个脑区与它们共同邻域之间的相关性分别为两个脑区建立相关向量，再通过计算两个脑区相关向量的格贴近度得到这两个脑区之间的相关值，按照此法得到任意两个脑区之间的相关值，由此构建出脑区间接关系网络，最后基于该脑区间接关系网络对医学图像进行分类。本发明方法充分利用了脑区与其共同邻域之间丰富的关系信息来描述脑区之间的相关性，弥补了直接关系网络构建过程中信息利用不充分的问题。另外，间接关系网络具有更强的区分性和鲁棒性。本发明显著提高了正常人和轻度认知障碍患者的分类准确率，并具有较高的敏感性和特异性。