公开(公告)号：CN108446740B

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201810262763.1

申请日：2018-03-28

申请人： 南通大学

发明人： 丁卫平 ,  陆琰 ,  管致锦 ,  王杰华 ,  陈森博 ,  董建成 ,  程学云 ,  张晓峰 ,  胡彬 ,  沈学华 ,  余利国 ,  景炜 ,  张琼

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。

公开(公告)号：CN108446740A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810262763.1

申请日：2018-03-28

申请人： 南通大学

发明人： 丁卫平 ,  陆琰 ,  管致锦 ,  王杰华 ,  陈森博 ,  董建成 ,  程学云 ,  张晓峰 ,  胡彬 ,  沈学华 ,  余利国 ,  景炜 ,  张琼

IPC分类号： G06K9/62

CPC分类号： G06K9/6239 ,  G06K9/622

摘要： 本发明公开了一种用于脑影像病历特征提取的多层一致协同方法，首先构建一种多层协同MapReduce模型进行不可分割相关脑影像病历特征的标识，将具有多个相关特征的脑病历进行有效分类；然后设计一种脑影像病历特征一致相容性聚合方法，使协同模因组提取的脑影像病历特征局部解和全局优势解能达到有效平衡；其次采用多决策一致性优化矩阵进一步检测协同模因组的非合作MapReduce行为，从而有效取得特征集的一致纳什均衡；最后评估脑影像病历特征提取的精度，输出最优特征选择集。本发明为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的影像特征依据。