基于主成分分析和线性鉴别分析融合的阿尔茨海默病分类算法

来源 :厦门大学学报(自然科学版) | 被引量 : 6次 | 上传用户：outong

【摘要】

：

在阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)诊断方法中,通过对脑图像分析已成为准确诊断的一种重要手段.针对从单一脑图像模态磁共振图像(MRI)中提取的特征,提出了一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)融合的AD分类识别算法.该方法首先对从MRI中获取的特征进行PCA,对低维的特征进行LDA获取组合特征向量,并采用最邻近算法,利用获取的组合特征向量对未知状态类型进行分

【作者】

：

杨晨晖余传健

【机构】

：

厦门大学信息科学与技术学院

【出处】

：

厦门大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年02期

【关键词】

：

阿尔茨海默病脑图像分析主成分分析线性鉴别分析最邻近算法 Alzheimer＇ s disease brain image analysis prin

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