本文選題：癲癇　切入點：張量　出處：《東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)合腦PET圖像信息,提出了一種基于張量子空間的半腦對稱度特征的識別方法用于識別PET圖像中癲癇病灶.首先計算全部腦PET圖像中所有體素的SUV,并基于SUV建立三階張量;然后提取半腦對稱度特征,建立半腦對稱度張量模型;其次利用多線性主成分分析(MPCA)方法對半腦對稱度張量模型進行特征選擇;最后基于支持向量機(SVM)分類器進行癲癇識別.實驗結(jié)果表明:提出的算法能夠有效地識別腦PET圖像中的癲癇病灶,可以作為計算機輔助診斷方式幫助醫(yī)生進行癲癇疾病的診斷.
[Abstract]:Based on the information of brain PET images, a method of recognition of hemispheres symmetry based on tensor quantum space is proposed to identify epileptic foci in PET images. Firstly, the sum of all voxels in all brain PET images is calculated, and the third-order Zhang Liang is established based on SUV. Then the hemispheres symmetry degree feature was extracted, and the Zhang Liang model of hemisencephalic symmetry degree was established. Secondly, the feature selection of the hemisencephalic symmetry degree Zhang Liang model was carried out by using the multi-linear principal component analysis (MPCA) method. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively identify epileptic foci in brain PET images and can be used as a computer-aided diagnosis method to help doctors diagnose epilepsy.
【作者單位】： 東北大學(xué)軟件學(xué)院;東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61472073)
【分類號】：R742.1;TP391.41

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本文編號：1571289