论文部分内容阅读
为了有效提高轻度认知障碍（mildcognitiveimpairment，MCI）的早期诊断效果，提出了基于SVM的fMRI数据分类方法，并构建分类准确率更高的集成分类器。传统的MCI诊断过程，检验周期长、主观误差较大，为此，利用数据挖掘技术，采用SVM数据分类方法，通过提取单个体素的分类特征，对fMRI图像作分类，并分析分类准确率较高的体素分布区域。通过加权平均的方法，构建集成分类器，更好地辅助临床诊断。