摘要
本公开提供一种结构磁共振成像的分析方法、系统及存储介质,包括:获得样本数据,其中,样本数据为经结构磁共振成像的T1加权结构像,根据样本数据,确定在原始脑网络空间中感兴趣区域的形态指标的地图,将地图重新采样到预设的标准脑网络空间模板,并进行高斯核平滑处理,得到标准脑网络空间模板数据,将标准脑网络空间模板数据映射至预先构建的脑图谱模板,根据映射后的脑图谱模板确定机器学习模型的特征输入,基于特征输入对机器学习模型的分类性能进行训练,得到分类模型。可以提高训练的有效性和可靠性,从而可以提高基于训练得到的分类模型进行分类的准确性。
技术关键词
机器学习模型
结构磁共振
感兴趣
处理器可读存储介质
模板
大脑皮层表面
网络
图谱
特征选择方法
地图
形态
数据
样本
指标
分析方法
图像格式转换
成像
度量
褶皱
系统为您推荐了相关专利信息
后门
大语言模型
视觉触发器
生成对抗网络
有效性
能耗数据处理方法
计量设备
数据处理服务
节点
机器学习模型
性能预测模型
文字特征
生成RGB图像
日志
测井曲线
三维重建模型
高精度三维重建
深度学习模型
三维重建图像
机器学习模型
实时仿真方法
PID控制器
硬件描述语言
可读存储介质
机器学习模型训练