基于GMWMVGG13-SVM的精神分裂症辅助诊断方法

精神分裂症是一种多发于青年人的脑疾病,尽早诊断治疗能减轻家庭负担以及减少社会成本。对此,提出一种精神分裂症计算机辅助诊断方法。对精神分裂症sMRI数据集进行形态学分析、无信息切片筛除和特征提取器输入拟合;迁移VGG13提取白质(White matter,WM)特征、灰质(Gray matter,GM)特征,将Inception-ResNet V2作为对比模型,提取相同两种特征;经PCA降维的GM、WM和GMWM特征在网格搜索算法作用下训练最佳SVM分类器。实验结果表明,在诊断精神分裂症sMRI应用下,该方法比现有方法的准确率提高了约6百分点。