【摘 要】
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为了准确地识别阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD),轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和正常个体(Normal Controls,NC),论文实现了一种基于SVM-RFE和MRMR的A
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“云平台上基于海量医学图像并行数据挖掘的计算机辅助诊断技术研究”(编号:61562010);贵州省自然科学基金项目(编号:20167427)资助
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为了准确地识别阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD),轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和正常个体(Normal Controls,NC),论文实现了一种基于SVM-RFE和MRMR的AD MRI医学图像分类方法 VTSRM。该方法首先提取出MRI医学图像的纹理特征和形态学特征,然后利用基于支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)和最小冗余最大相关(MRMR)技术的特征选择算法SRM选择出最优特征子集,并使用SVM分类算法对AD,MCI,N
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