公开(公告)号：CN106251299B

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201610589708.4

申请日：2016-07-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 黄伟 ,  颜红梅 ,  陈华富 ,  王亦伦

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种高效降噪视觉图像重构方法，属于生物医学图像模式识别技术领域。本发明首先对特征向量进行降维处理，再基于不同尺度的对应局部图像基对训练样本的刺激图像的对比度图进行图像变换处理，并构建对应的分类器；同时通过对训练样本的分类和预测获取多组第一预测标签，进而得到视觉图像各像素点的联合系数；输入待处理的fMRI信号，获取不同局部图像基对应的第二预测标签，由同一像素点的联合系数与第二预测标签的加权求和得到当前像素点的重构标签，从而得到重构的视觉图像。本发明的实施不仅仅能够重构视觉图像，而且降低重构图像噪音。

公开(公告)号：CN106251299A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610589708.4

申请日：2016-07-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 黄伟 ,  颜红梅 ,  陈华富 ,  王亦伦

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

CPC classification number: G06T5/002 ,  G06T5/50 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20212 ,  G06T2207/30016

Abstract: 本发明公开了一种高效降噪视觉图像重构方法，属于生物医学图像模式识别技术领域。本发明首先对特征向量进行降维处理，再基于不同尺度的对应局部图像基对训练样本的刺激图像的对比度图进行图像变换处理，并构建对应的分类器；同时通过对训练样本的分类和预测获取多组第一预测标签，进而得到视觉图像各像素点的联合系数；输入待处理的fMRI信号，获取不同局部图像基对应的第二预测标签，由同一像素点的联合系数与第二预测标签的加权求和得到当前像素点的重构标签，从而得到重构的视觉图像。本发明的实施不仅仅能够重构视觉图像，而且降低重构图像噪音。

公开(公告)号：CN104504373A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201410794713.X

申请日：2014-12-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 陈华富 ,  李志强 ,  王亦伦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 一种用于FMRI数据的特征选择方法，属于生物医学图像模式识别技术领域，具体涉及功能磁共振图像的特征选择方法。首先随机选择一个数据的子矩阵用elastic net方法计算出所选特征的权重向量，将所得到的权重向量转化为稳定得分向量。重复以上过程p(p>1000)次，得到各特征的被选次数向量，依照计算得到的累加稳定得分向量和次数向量得到特征重要性度量值，然后进行特征排序与选择；本发明的方法具有容错性高，稳定性强等特点，对于磁共振数据模式识别等领域特征选择与排序提供了新的有效技术。