[发明专利]基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置

权利要求书

1.一种基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，所述装置至少包括：

预处理模块，其被配置为对训练样本集和测试样本集中各样本的脑部磁共振结构图像进行预处理，所述预处理包括：去除头骨和背景以及将所述脑部磁共振结构图像仿射变换到标准脑模板；

结构特征提取模块，其被配置为基于所述标准脑模板、所述训练样本集中各样本和所述测试样本集中各样本在横断面、矢状面和冠状面方向上的每个二维脑部磁共振结构图像，分别提取其结构特征；

多级脑分区构建模块，其被配置为针对所述标准脑模板，建立多级脑分区；

词袋构建模块，其被配置为针对所述标准脑模板的结构特征，使用无监督聚类方法分别对所述各级分区内结构特征进行聚类，构建各等级分区词袋；其中，所述对所述各级分区内结构特征进行聚类，具体包括根据所述各级分区内结构特征的位置信息，将所述结构特征划归于所述各级分区，并在所述各级分区分别进行聚类；

词袋直方图构建模块，其被配置为针对所述训练样本集和所述测试样本集中各样本在所述横断面、所述矢状面和所述冠状面上的二维脑部磁共振结构特征，利用所述各等级分区词袋，构建各样本的各等级词袋直方图；

脑疾病识别模块，其被配置为利用所述训练样本集中各样本的各等级词袋直方图，建立多级分类器，并对所述测试样本分类，进而实现脑部疾病的识别。

2.根据权利要求1所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，所述结构特征包括但不限于SIFT特征。

3.根据权利要求1所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，所述多级脑分区构建模块被进一步配置为使用固定尺寸分区、基于功能的脑分区或滑动窗口分区建立所述多级脑分区。

4.根据权利要求1所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，

所述词袋构建模块被进一步配置为针对所述各级分区的结构特征，使用所述无监督聚类方法提取聚类中心，将所述聚类中心作为基础词汇加入分区词袋，并对不同等级的各分区分别构建分区词袋。

5.根据权利要求1所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，

所述词袋直方图构建模块被进一步配置为针对所述训练样本集中各样本在所述横断面、所述矢状面和所述冠状面上的所述二维脑部磁共振结构特征，根据所述结构特征位置信息，使用对应分区词袋中与之最相似的基本词汇代替，构建分区词袋直方图，进而构建训练样本集和测试样本集中各样本的各等级词袋直方图。

6.根据权利要求5所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，

所述词袋直方图构建模块包括等级词袋直方图构建子模块，所述等级词袋直方图构建子模块被配置为将同等级不同分区的词袋直方图按次序联合，得到该样本的等级词袋直方图。

7.根据权利要求1所述的基于多级分区词袋模型的脑疾病识别装置，其特征在于，

所述脑疾病识别模块包括分类器构建模块，所述分类器构建模块包括第一分类器构建子模块和第二分类器构建子模块；

所述第一分类器构建子模块被配置为利用所述训练样本集中各样本的各等级词袋直方图分别构建各等级分类器；

所述第二分类器构建子模块被配置为综合利用所述各等级分类器构建多级分类器，以进行测试样本分类。