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公开(公告)号:CN118470027B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410941048.6
申请日:2024-07-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种基于核磁影像识别脊髓神经源性损害的系统和方法,该系统包括预处理单元、特征向量构成单元和集成学习单元;预处理单元用于对每个待识别的MRI数据进行预处理操作;特征向量构成单元用于对预处理后的MRI数据进行灰质特征参数提取和特征选择,将提取和选择后的特征级联构成特征向量;集成学习单元用于将构成的特征向量输入到集成学习器中,采用选择性加权集成策略,对多个基分类器的输出结果进行集成学习,实现对神经源性损伤和非神经源性损伤的检测识别。
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公开(公告)号:CN114611563B
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210525623.5
申请日:2022-05-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法,该方法包括以下步骤:第一步,先对输入系统的原始肌电信号进行一定的预处理;第二步,对预处理后的针极肌电图数据进行特征提取,将提取后的特征级联构成特征向量;第三步,对某一部位的针极肌电图特征数据,输入到集成分类器中,进行集成学习,采用加权集成策略,实现对多个分类器的输出结果进行集成学习,实现对每个个体所有样本数据的预测输出;第四步,在分类阶段,将多个分类器的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率,以0.5为阈值判断患病与否,从而实现对肌电信号进行分类;其中,wi为每个分类器的概率权重。
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公开(公告)号:CN118470027A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410941048.6
申请日:2024-07-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种基于核磁影像识别脊髓神经源性损害的系统和方法,该系统包括预处理单元、特征向量构成单元和集成学习单元;预处理单元用于对每个待识别的MRI数据进行预处理操作;特征向量构成单元用于对预处理后的MRI数据进行灰质特征参数提取和特征选择,将提取和选择后的特征级联构成特征向量;集成学习单元用于将构成的特征向量输入到集成学习器中,采用选择性加权集成策略,对多个基分类器的输出结果进行集成学习,实现对神经源性损伤和非神经源性损伤的检测识别。
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公开(公告)号:CN114611563A
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202210525623.5
申请日:2022-05-16
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种跨部位识别针极肌电图神经源性损害的方法,该方法包括以下步骤:第一步,先对输入系统的原始肌电信号进行一定的预处理;第二步,对预处理后的针极肌电图数据进行特征提取,将提取后的特征级联构成特征向量;第三步,对某一部位的针极肌电图特征数据,输入到集成分类器中,进行集成学习,采用加权集成策略,实现对多个分类器的输出结果进行集成学习,实现对每个个体所有样本数据的预测输出;第四步,在分类阶段,将多个分类器的预测概率进行加权求和得到最终的预测概率,以0.5为阈值判断患病与否,从而实现对肌电信号进行分类;其中,wi为每个分类器的概率权重。
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