基于机器学习的神经影像数据分类方法、系统及存储介质

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于机器学习的神经影像数据分类方法、系统及存储介质。该方法包括：通过N4偏场校正算法对多模态神经影像数据去伪影处理得到标准化数据集，构建跨模态特征融合矩阵得到多维度特征向量，输入三维残差卷积网络进行深度学习得到判别性特征表示，通过分层集成分类器进行分类得到结果，对新增数据进行增量学习得到更新标签。本申请解决了现有神经影像数据分析技术中多模态数据无法有效融合、单一特征表示判别性不足、深度网络训练困难以及缺乏持续学习能力的技术问题。