[发明专利]一种融合fMRI影像和基因组学数据的阿尔茨海默症预测方法在审
| 申请号： | 202310116124.5 | 申请日： | 2023-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN116168836A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 孟祥莲;唐丛业;刘文杰;恽文伟;钱春俊;徐则中;钱诚;徐哲;肖莎莎;张乔阳 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;A61B5/00;G16H50/20;G06T7/33;G06T5/00;G06T7/11;G16B20/20;G06F18/214;G06F18/25;G06F18/2431;G06N5/01 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213031 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及基因组学数据技术领域，尤其涉及一种融合fMRI影像和基因组学数据的阿尔茨海默症预测方法，针对现有技术模型训练时间长，多特征分类的周期长，多特征分类准确率低等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：功能影像的预处理：从ADNI获取得到的Fmri影像进行AC校正，分割，配准到标准空间，计算roi信号；本发明的目的是通过对于不同形式的高维数据，进行相关分析方法检测脑区与基因之间的关系，选用的数据集中的样本具有普遍性，提出的特征构建方法和随机森林‑Apriori模型具有良好的适用性和分类能力，同时融合基因信息和影像数据，对于多特征分类的计算我们设计的模型大大减少了所花费的时间，提高了分类的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 fmri 影像 基因组 数据 阿尔茨海默症 预测 方法 | ||
【主权项】：
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