【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分类，尤其涉及一种基于影像基因组学的精神分裂症分类方法及系统。
技术介绍
1、精神分裂症是指以基本个性改变，思维、情感、行为的分裂，精神活动与环境的不协调为主要特征的一类最常见的精神病；对于患者而言，精神分裂症会给生活和工作带来严重影响；目前，对于精神分裂症的诊断主要依赖于对明显的精神症状的定性检查和患者的自述经验；
2、cn202311334208.2，公开了一种基于动态证据融合神经网络的精神分裂症多视图分类方法，属于智能医学处理
；其技术方案为：利用边缘到边缘、边缘到节点和节点到图卷积滤波器提取精神分裂症患者动态脑网络连接矩阵每个视图的特征图；将每个视图的特征图分别通过全连接层和激活层以获得多视图动态证据；根据动态证据导出迪利克雷分布参数，调整置信度后构建动态信任函数并计算每个视图的动态信任函数；在分类的决策层进行证据融合后获得联合信任函数；使用多视图损失函数训练神经网络；
3、综上所述，现有技术对于早期及时发现疾病是不可行的，结合影像基因组学相关数据的诊断可能在精神分裂症的早期能够发...
【技术保护点】
1.基于影像基因组学的精神分裂症分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集被试者的影像基因组数据，基于所述影像基因组数据，分别构建同构网络和异构网络，将所述同构网络和所述异构网络组合成模态融合模型，输出融合图包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述融合图对应的图像数据进行切割，得到分段数据，基于小波变换，计算所述分段数据对应的时频特征，经过小波双谱分析，确定双谱矩阵，计算并提取能量分布特征和灰度分布特征，将所述能量分布特征和所述灰度分布特征组合成综合特征数据包括：
4.根据权利要求3...
【技术特征摘要】
1.基于影像基因组学的精神分裂症分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集被试者的影像基因组数据，基于所述影像基因组数据，分别构建同构网络和异构网络，将所述同构网络和所述异构网络组合成模态融合模型，输出融合图包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述融合图对应的图像数据进行切割，得到分段数据，基于小波变换，计算所述分段数据对应的时频特征，经过小波双谱分析，确定双谱矩阵，计算并提取能量分布特征和灰度分布特征，将所述能量分布特征和所述灰度分布特征组合成综合特征数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于带宽系数和中心频率，确定小波函数，结合尺度因子，对所述分段数据进行小波变换，计算时频特征，经过小波双谱分析，确定双谱矩阵包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩勇，李文强，周之禄，生龙雨，
申请(专利权)人：河南省精神病医院新乡医学院第二附属医院，
类型：发明
国别省市：
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