[發(fā)明專利]一種基于關(guān)系正則化的特征圖像提取裝置及提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810579502.2
• 申請日: 2018-06-07
• 公開（公告）號: CN108764367B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 雷海軍;黃忠唯;楊張;雷柏英;毛睿;劉剛;羅秋明
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳大學
• 主分類號: G06V10/771
• 分類號: G06V10/771
• 代理公司: 深圳市君勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

1.一種基于關(guān)系正則化的特征圖像提取裝置，其特征在于，所述提取裝置包括：

圖像預(yù)處理模塊，用于對核磁共振圖像以及擴散加權(quán)圖像進行預(yù)處理，從所述核磁共振圖像以及擴散加權(quán)圖像中獲取特征圖像；

特征提取模塊，用于從所述特征圖像中提取出關(guān)鍵元素特征；

選擇模型建立模塊，用于選取特征選擇函數(shù)，并引入正則項進行訓(xùn)練，建立出用于從關(guān)鍵元素特征中篩選目標特征的特征選擇模型；

特征篩選模塊，用于利用所述特征選擇模型從所述關(guān)鍵元素特征中篩選出目標特征；

所述選擇模型建立模塊中的正則項包括：目標響應(yīng)矩陣與預(yù)測響應(yīng)的相似性、特征與特征的相似性以及樣本與樣本的相似性；

所述目標響應(yīng)矩陣與預(yù)測響應(yīng)的相似性包括：任意兩列目標響應(yīng)變量差值與對應(yīng)的兩列預(yù)測響應(yīng)變量差值相似性以及任意兩行目標響應(yīng)變量差值與對應(yīng)的兩行預(yù)測響應(yīng)變量差值相似性；

其中，所述任意兩行目標響應(yīng)變量差值與對應(yīng)的兩行預(yù)測響應(yīng)變量差值相似性具體為：

，

其中是正則化參數(shù)為所述目標響應(yīng)矩陣的行，為所述預(yù)測響應(yīng)矩陣的行，是權(quán)重系數(shù)矩陣，，為所述權(quán)重系數(shù)矩陣的列，為訓(xùn)練數(shù)據(jù)矩陣；

所述任意兩列目標響應(yīng)變量差值與對應(yīng)的兩列預(yù)測響應(yīng)變量差值相似性具體為：

，

其中，是正則項的控制參數(shù)，，為目標響應(yīng)矩陣的列值，，為預(yù)測響應(yīng)矩陣對應(yīng)的列，是所述權(quán)重系數(shù)矩陣，每列表示每個特征對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，每行表示某維特征在多個任務(wù)下的權(quán)重系數(shù)，，為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)矩陣的列；

所述特征與特征的相似性包括：權(quán)重系數(shù)矩陣任意一行權(quán)重向量與任意一行權(quán)重向量差值相似性；其中，所述權(quán)重系數(shù)矩陣任意一行權(quán)重向量與任意一行權(quán)重向量差值相似性具體為：

，

其中是正則化參數(shù)，表示特性相似性矩陣的元素；

所述樣本與樣本的相似性包括：預(yù)測響應(yīng)矩陣任意一列預(yù)測權(quán)重向量與任意一列預(yù)測權(quán)重向量差值相似性；其中，所述預(yù)測響應(yīng)矩陣任意一列預(yù)測權(quán)重向量與任意一列預(yù)測權(quán)重向量差值相似性具體為：

，

其中是正則化參數(shù)，表示樣本相似性矩陣的元素；

所述特征選擇函數(shù)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)矩陣、目標響應(yīng)矩陣、權(quán)重系數(shù)矩陣和預(yù)測響應(yīng)矩陣，所述目標響應(yīng)矩陣由4個影響因子的比值和類標簽組成，其中所述影響因子為對所述目標特征起關(guān)鍵性作用的因素，所述權(quán)重系數(shù)矩陣，每列表示每個特征對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，每行表示某維特征在多個任務(wù)下的權(quán)重系數(shù)，所述預(yù)測響應(yīng)矩陣是所述權(quán)重系數(shù)矩陣和訓(xùn)練數(shù)據(jù)矩陣的乘積；其中，所述特征選擇函數(shù)具體為：

,

其中和表示n個樣本，d維特征、s個響應(yīng)變量的所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)矩陣和所述目標響應(yīng)矩陣，是所述預(yù)測響應(yīng)矩陣；

所述選擇模型建立模塊還包括熱核函數(shù)，通過所述熱核函數(shù)計算特征與特征、樣本與樣本的相似性大小；其中，所述熱核函數(shù)為：，其中表示核寬；

所述特征選擇模型具體為：

，

其中表示特征稀疏控制參數(shù)；

所述圖像預(yù)處理模塊具體包括：

圖像獲取單元，用于采用核磁共振成像技術(shù)以及擴散加權(quán)成像技術(shù)獲取待分析樣本的核磁共振圖像以及擴散加權(quán)圖像；圖像分割單元，用于采用?vbm8?工具對核磁共振圖像進行分割處理，并采用?FSL?工具對擴散加權(quán)圖像進行預(yù)處理；

圖像獲取單元，用于從經(jīng)過預(yù)處理后的核磁共振圖像中提取特征圖像以及從擴散加權(quán)圖像中獲取平均擴散系數(shù)特征圖像；

所述特征提取模塊具體包括：

第一特征提取單元，用于利用自動解剖標記模板從核磁共振圖像中提取的特征圖像中提取關(guān)鍵元素特征；

第二特征提取單元，用于從擴散加權(quán)圖像中提取的平均擴散系數(shù)特征圖像中提取關(guān)鍵元素特征；所述關(guān)鍵元素特征中包含有目標特征。

2.?根據(jù)權(quán)利要求?1?所述的基于關(guān)系正則化的特征圖像提取裝置，其特征在于，所述提取裝置還包括：

分析模塊，用于將篩選出的目標特征輸入支持向量機中，得出初步結(jié)果，并通過對初步結(jié)果的加權(quán)求和，得出最終結(jié)果；

所述最終結(jié)果包括：所述目標特征的所屬類別以及對所述目標特征起關(guān)鍵作用的影響因子所占的比值。