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本发明涉及一种基于集成学习融合多模式特征的疾病分类方法及设备，所述分类方法包括以下步骤：获取同一对象在同一设备上获得的多模态磁共振图像及临床文本信息，并进行数据预处理；从经预处理后的所述多模态磁共振图像中提取各模态下的全脑形态学特征图，对应计算感兴趣脑区内的影像特征值，同时提取具有组间差异的临床文本信息，形成文本特征值；将各模态的影像特征值及所述文本特征值作为对应最佳基分类器的输入，获得多个粗分类结果；融合多个所述粗分类结果，获得最终分类结果。与现有技术相比，本发明具有准确性佳、鲁棒性强等优点。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113936172 A
(43)申请公布日 2022.01.14
(21)申请号 202111160082.2
(22)申请日 2021.09.30
(71)申请人 上海健康医学院
地址
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