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本发明是一种基于宽度学习的fMRI数据分类方法，属于脑科学研究领域。具体包括：获取静息态fMRI数据并预处理；构建基于宽度学习系统的分类器模型；利用训练完成的模型对病人数据进行分类预测。本发明所述方法基于宽度学习系统，利用拆解时间序列将每个时间节点的数据视为独立数据进行处理，得到初步分类结果后重新整合时间序列，达到扩充数据集容量的效果。本发明所述方法可以在保证优秀的分类准确率的情况下，较大程度的缩短分类所需时间，且该方法合理可靠，可为神经精神疾病诊断提供有力的帮助。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201910593914.6
Filing Date： 2019-07-03
Publication Date： 2019-10-11
Pub. No.： CN110322969A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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