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摘 要:本发明适用于机器学习与医学影像处理技术领域,提供了一种基于权值分布的阈值化方法,具体包括如下步骤:S1、基于类标签将训练集样本分为两个样本组,即病人组和正常人组;S2、针对两个样本组中所有样本,将各脑区时间序列间的Pearson相关系数作为其连接权重,构建脑网络邻接矩阵;S3、基于两样本组的功能连接分布差异,针对每个脑区对构建一个阈值。通过对网络中每个功能连接,利用其权重分布自适应的构建一个最佳阈值,对不同脑区间的功能连接构建不同阈值,对整个脑网络构建了阈值矩阵,用于阈值化脑网络,从而保留了不同脑区间功能连接的多样性,解决了单一阈值或百分比方法的不足。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910452319.0 | 专利名称: | 一种基于权值分布的阈值化方法 |
申请日: | 2019-05-28 | 申请/专利权人 | 安徽师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H30/20搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |