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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于多视图时空拓扑融合的阿尔茨海默病方法及系统，采用动态时间窗口对时间序列信号进行处理，能够有效利用随时间变化的特征和关系，提高模型识别能力；从时空和拓扑两个视角深入探索了AD疾病数据的多粒度信息，全面捕捉AD的潜在特征，进一步提高模型识别能力，为AD疾病的早期诊断和识别提供了有力的技术支持。
主权项：1.基于多视图时空拓扑融合的阿尔茨海默病分类方法，其特征在于，包括：对磁共振成像的图像提取时间序列数据，通过动态时间窗口对所提取的时间序列数据进行处理，得到各时间窗口下的信号特征数据；将预先定义的感兴趣区域作为节点，基于各节点对应的信号特征数据之间的关联性，构建动态图；分别利用时空神经网络和持久同调算法，提取所述动态图的时空特征信息和拓扑特征信息，得到时空特征矩阵和拓扑特征矩阵；并基于所述时空特征矩阵和所述拓扑特征矩阵，分别构建时空超图关联矩阵和拓扑超图关联矩阵；将所述时空超图关联矩阵和所述拓扑超图关联矩阵进行融合，利用训练好的分类模型，得到对应的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多视图时空拓扑融合的阿尔茨海默病分类方法及系统
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