摘要
本发明提供一种认知状态分类方法、装置、设备和存储介质,包括:获取目标人群中认知异常的第一人群的脑部第一定量磁化率图像,以及认知正常的第二人群的脑部第二定量磁化率图像;提取第一定量磁化率图像对应的第一影像组学特征,以及第二定量磁化率图像对应的第二影像组学特征;根据第一影像组学特征和第二影像组学特征,从第一影像组学特征中确定出多个目标特征,多个目标特征与第二影像组学特征存在差异,且多个目标特征相互之间的相关性满足设定阈值范围;基于多个目标特征训练认知状态分类模型,以通过训练好的所述认知状态分类模型进行认知状态分类。本方案利用机器学习的方法进行认知状态分类,能够有效提高认知状态分类结果的准确性。
技术关键词
组学特征
定量磁化率
状态分类方法
影像
非暂时性机器可读存储介质
皮尔逊相关系数
无监督聚类
图像
分类模型训练
指标
处理器
分类装置
电子设备
通信接口
模块
存储器
对象
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