基于张量子空间的半脑对称度特征与癫痫识别

来源 :东北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：FUHENGBIN

【摘要】

：

结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫

【作者】

：

姜慧研刘若楠高菲菲苗宇

【机构】

：

东北大学软件学院,东北大学中荷生物医学与信息工程学院

【出处】

：

东北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年07期

【关键词】

：

癫痫张量 PET 多线性主成分分析支持向量机 epilepsy tensor PET （ positron emission tomography） mul

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