公开(公告)号：CN116862882A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310859598.9

申请日：2023-07-13

申请人： 长春工业大学

发明人： 刘铭 ,  肖志成 ,  王坤宁 ,  杨璐 ,  于子奇

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/096

摘要： 本发明提出一种基于PCA特征提取和模糊多模态特征融合的阿尔兹海默病程检测算法，包括数据预处理、优化锚框尺寸、构建数据特征提取器、模糊多模态特征融合和网络输送五个步骤。本发明拟构建的模糊核函数将对深度学习算法提供新的映射模型，大幅提高了深度学习的收敛速度，并且可以对高像素的医疗图像识别提供一种技术手段；由于脑部MRI影响情况复杂，使用CURE层次聚类方法优化切片数据的锚框尺寸可以发现MRI图像中复杂空间的簇，且受噪点影响较小，经过这样的选框处理有效避免聚类陷入局部最优；本项目可以为我国智慧医疗提供了技术支撑；将迁移学习应用于深度学习框架，可以有效的实现了数据降维。