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公开(公告)号:CN111738302B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN202010465444.8
申请日:2020-05-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据对阿尔茨海默病进行分类诊断的系统,包括:图形用户界面模块,用于以图形的方式给用户呈现程序功能调用的接口;3D MRI图像数据预处理模块,用于对患者的3D MRI图像进行预处理,从3D数据中选出2D切片;图像数据分类预测模块,用于对2D切片进行特征提取,并进行分类预测,给出患者三种状态(阿尔茨海默病、轻度认知障碍、正常)的概率;非图像数据分类预测模块,用于对患者的非图像数据进行分类预测,给出患者三种状态的概率;基于概率的集成模块,用于给出一个三种状态概率的最终预测结果。本发明在多模态(图像、非图像)数据情境下对阿尔茨海默病患者进行精准分类预测,辅助医疗工作者进行诊断和治疗。
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公开(公告)号:CN111738302A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010465444.8
申请日:2020-05-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据对阿尔茨海默病进行分类诊断的系统,包括:图形用户界面模块,用于以图形的方式给用户呈现程序功能调用的接口;3D MRI图像数据预处理模块,用于对患者的3D MRI图像进行预处理,从3D数据中选出2D切片;图像数据分类预测模块,用于对2D切片进行特征提取,并进行分类预测,给出患者三种状态(阿尔茨海默病、轻度认知障碍、正常)的概率;非图像数据分类预测模块,用于对患者的非图像数据进行分类预测,给出患者三种状态的概率;基于概率的集成模块,用于给出一个三种状态概率的最终预测结果。本发明在多模态(图像、非图像)数据情境下对阿尔茨海默病患者进行精准分类预测,辅助医疗工作者进行诊断和治疗。
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