10.3969/j.issn.1000-386x.2021.06.024
基于GMWMVGG13-SVM的精神分裂症辅助诊断方法
精神分裂症是一种多发于青年人的脑疾病,尽早诊断治疗能减轻家庭负担以及减少社会成本.对此,提出一种精神分裂症计算机辅助诊断方法.对精神分裂症sMRI数据集进行形态学分析、无信息切片筛除和特征提取器输入拟合;迁移VGG13提取白质(White matter,WM)特征、灰质(Gray matter,GM)特征,将Inception-Res-Net V2作为对比模型,提取相同两种特征;经PCA降维的GM、WM和GMWM特征在网格搜索算法作用下训练最佳SVM分类器.实验结果表明,在诊断精神分裂症sMRI应用下,该方法比现有方法的准确率提高了约6百分点.
卷积神经网络、特征提取、支持向量机、精神分裂症、分类
38
TP3(计算技术、计算机技术)
四川省科技厅项目;四川省科技计划;西南民族大学研究生创新型科研项目
2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
149-154,175
