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本发明公开基于多图谱神经影像学数据进行生物标志物的挖掘方法，涉及用于识别图形的方法，可以同时考虑多个图谱间高阶互补关系以及样本权重信息，采用基于权重诱导低秩学习的多图谱特征选择方法对神经影像数据进行特征分析。该方法采用一阶邻域聚合的方式，将每个脑区的所有连接强度之和作为该脑区的特征，并使用循环迭代的方式使选择出的特征更加稳定，最后利用多核支持向量机对选择后的特征进行融合分类，从而提高对阿尔茨海默病的诊断精度。本发明克服了现有的对阿尔茨海默症分类技术中，存在的无法考虑样本权重信息以及多图谱信息，容
(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 112233805 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202011095325.4 A61B 5/055 (2006.01)
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