公开(公告)号：CN102509123B

公开(公告)日：2013-03-20

申请号：CN201110392269.5

申请日：2011-12-01

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  白丽君 ,  刘振宇

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明是一种基于复杂网络的脑功能磁共振图像分类方法，该方法包括以下步骤：对训练样本图像和测试样本图像进行预处理，并进行区域分割，提取每个区域的平均时间序列；计算该平均时间序列间的偏相关系数，将所述偏相关系数矩阵二值化，得到复杂网络模型，计算该复杂网络模型的特征路径长度、成本和集群度，分别得到训练样本图像和测试样本图像的网络特征；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器；利用训练得到的该自适应提高(adaboost)分类器对测试样本图像进行分类。本发明利用了脑功能磁共振图像中尽可能多的信息，能够精确的对脑功能磁共振图像进行分类。

公开(公告)号：CN102081740B

公开(公告)日：2012-12-12

申请号：CN201110053750.1

申请日：2011-03-07

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  白丽君 ,  王虎 ,  张文生

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明是一种基于尺度不变特征的三维图像分类方法，该方法包括以下步骤：对经过三维图像预处理后的标记样本图像和无标记样本图像提取尺度不变特征，分别得到样本特征和目标特征；搜索目标特征的正出现，生成正出现集合，所述正出现集合是满足几何相似和外形相似的样本特征的集合；使用核密度估计的算法，计算目标特征的条件概率密度的估计值；依据各目标特征的概率密度估计值，使用贝叶斯分类器计算得到无标记样本图像的似然率，并依据似然率进行分类。在公共数据集上的实验说明，本发明所述方法是一种有效的三维图像分类方法。

公开(公告)号：CN102609946A

公开(公告)日：2012-07-25

申请号：CN201210027656.3

申请日：2012-02-08

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  白丽君 ,  钟崇光

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼流形的脑白质纤维束跟踪的组间处理方法，该方法包括以下步骤：将脑白质看作黎曼流形，并分别在Fick第二定律和黎曼流形下讨论扩散及各向异性，再通过Navier-Stoke方程表达扩散张量场中流体的运动，从而构造一个偏微分方程(PDE)来描述黎曼流形下两点间测地线的性质，该偏微分方程的数值解通过水平集(Level-Set)方法计算得到。在纤维束跟踪过程中采用一种感兴趣区(ROI)逆配准方法，消除了个体之间脑解剖结构的差异性，最后进行纤维束数目的组间处理。本发明利用整个张量来构造黎曼流形，充分利用了张量场的所有信息，并通过PDE和Level-Set方法很好地解决了抗噪性问题，提高了鲁棒性。

公开(公告)号：CN102496159A

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN201110393691.2

申请日：2011-12-01

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  白丽君 ,  尤优博

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明涉及一种联合功能磁共振成像(FMRI)和脑磁图描记术(MEG)的脑区因果连接检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对经过数据预处理的FMRI图像进行激活区坐标的提取；然后，基于提取的FMRI激活区坐标，在经过预处理的MEG数据上提取对应位置区域的脑区时间序列；最后，依据提取的MEG脑区时间序列，计算脑区间的因果连接强度和方向，利用有向网络图显示显著的连接。本发明所述方法是一种有效的联合FMRI和MEG两种成像模态的脑区因果连接检测方法，能够比仅利用FMRI图像的检测方法更完整准确地检测脑区因果连接。

公开(公告)号：CN102366323A

公开(公告)日：2012-03-07

申请号：CN201110299577.3

申请日：2011-09-30

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 田捷 ,  白丽君 ,  钟崇光

IPC: A61B5/055

Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析PCA和格兰杰因果分析GCA的磁共振脑成像因果连接强度的检测方法，该方法包括以下步骤：对经过数据预处理的脑功能图像进行激活区域多体素时间序列的提取，得到激活区域多个体素的时间序列矩阵；使用PCA对每个激活区多个时间序列矩阵空间降维得到主要成分，平均主要成分的激活值得到一时间序列；建立所有激活区域的时间序列间的多变量自回归模型；计算各个时间序列间的偏相关系数；通过直接传递函数DTF方法计算dDTF值，得到激活脑区间的因果连接强度和方向；使用替代数据法统计检验连接强度的显著性，在有向网络图上将结果显示。在真实数据集上的实验说明，本发明所述方法是一种有效的磁共振脑成像因果连接强度的检测方法。