一种基于脑电图、脑影像和遗传信息的阿尔兹海默症多模态分类方法

本申请涉及图像处理与识别技术领域，提出了一种基于脑电图、脑影像和遗传信息的阿尔兹海默症多模态分类方法，该方法包括：获取受试者的脑电图数据、脑影像数据和基因数据，并分别进行相对应的预处理操作；分别对预处理后的脑电图数据、脑影像数据和基因数据进行特征提取，得到受试者的脑电信号特征、脑影像特征和AD易感性特征；分别对受试者的三种不同模态的特征进行相对应的标准化处理，再进行特征选择，排除不相关的特征和冗余的特征，最后进行特征融合，得到融合特征；基于融合特征和特征选择后的三种不同模态的特征进行二分类和多分类，基于二分类的结果和多分类的结果，得到对受试者的疾病判别结果，有效提升了阿尔兹海默症的识别精度。