| 基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究 |
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| 引用本文： | 张嘉茗,林楠,张梦翰,张亮,李淑元,熊墨淼,王笑峰,金力.基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究[J].复旦学报(自然科学版),2017,56(1). |
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| 作者姓名： | 张嘉茗 林楠 张梦翰 张亮 李淑元 熊墨淼 王笑峰 金力 |
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| 作者单位： | 1. 复旦大学生命科学学院,上海,200438;2. 德克萨斯大学公共卫生学院,休斯顿TX 77030;3. 第二军医大学附属长海医院心血管内科,上海,200433 |
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| 摘 要： | 一元泛函主成分分析(FPCA)已经在fMRI上成功进行了应用,但是目前很少有研究运用多元FPCA对MRI进行探索.本研究将一元FPCA推广到三元并应用于MRI的图像特征提取,并对提取的特征进行了后续研究,提出了一整套MRI病理及正常图像的分析方法.该方法的主要流程是先对MRI图像进行预处理(图像配准和图像分割),得到脑脊液图像,然后运用三元FPCA对脑脊液进行特征提取,再对提取的特征进行选择,随后利用k-means聚类算法对特征进行聚类,来判断图像所属的类别(正常或异常),从而达到颅脑MRI图像病变筛查的目的.将该方法应用于颅脑MRI快速自旋回波T2加权像中,结果发现,相比于传统PCA,三元FPCA展现出更好的特征提取能力,可以有效提高图像分类的准确率.
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| 关 键 词： | 泛函主成分分析 主成分分析 颅脑MRI 聚类分析 |
Research on Algorithms Based on Three Dimensional Functional Principal Component Analysis and Cluster Analysis for MRI Image Classification |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | functional principal component analysis principal component analysis brain MRI cluster analysis |
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