基于三元泛函主成分分析和聚类分析的MRI图像分类研究

• 作者: 张亮 张嘉茗 张梦翰 李淑元 林楠 熊墨淼 王笑峰 金力
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 泛函主成分分析 主成分分析 颅脑MRI 聚类分析
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 数学
• 页码范围: 40-47,56
• 分类号: R4|O1|TP3
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亮	第二军医大学附属长海医院心血管内科	11	58	5.0	7.0
2	金力	复旦大学生命科学学院	58	395	10.0	17.0
3	王笑峰	复旦大学生命科学学院	39	191	9.0	11.0
4	李淑元	复旦大学生命科学学院	6	25	3.0	4.0
5	张梦翰	复旦大学生命科学学院	5	2	1.0	1.0
6	张嘉茗	复旦大学生命科学学院	2	10	1.0	2.0
7	林楠	德克萨斯大学公共卫生学院	1	1	1.0	1.0
8	熊墨淼	德克萨斯大学公共卫生学院	1	1	1.0	1.0