本文關鍵詞：一種基于復合稀疏表示的阿爾茨海默病的診斷方法

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【摘要】：利用磁共振影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)對阿爾茨海默病的準確診斷。將常規(guī)稀疏表示中的單層字典分解為兩層,分別使用各類別的典型樣本和類內(nèi)差異作為兩層字典的元素;設計一種兩層字典協(xié)調工作的復合稀疏表示形式,以期利用訓練樣本更為精確地表示待識別樣本,并構建分類器用于阿爾茨海默病的分類識別。在ADNI數(shù)據(jù)庫的對比實驗表明,該方法的識別性能優(yōu)于支持向量機和同類的稀疏表示分類器。
【作者單位】： 山東科技大學電子通信與物理學院;山東大學控制科學與工程學院;
【關鍵詞】： 阿爾茨海默病 灰質密度圖 復合稀疏表示 近鄰傳播聚類 增廣拉格朗日乘子法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61174190,61471225) 山東省自然科學基金資助項目(ZR2014FM002) 中國博士后科學基金特別資助項目(2015T80717)
【分類號】：R749.16
【正文快照】： 1引言對阿爾茨海默病(Alzheimer's disease,AD)及其前期階段——輕度認知障礙(mild cognitive impair-ment,MCI)的計算機輔助診斷一直是神經(jīng)影像分析領域的研究熱點,目的是利用計算機分析方法處理腦影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)對患者的精確診斷。迄今為止,許多模式識別和機器學習方法被開發(fā)

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本文編號：1121699