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本發(fā)明公開了一種基于多分類模型的圖像分類裝置與分類方法，裝置包括：圖像預(yù)處理模塊，用于獲取待分析樣本的核磁共振T1加權(quán)圖像，并進(jìn)行預(yù)處理；特征提取模塊，用于對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取，提取出影像學(xué)特征；特征融合模塊，用于將提取出的影像學(xué)特征進(jìn)行融合，形成特征空間；特征篩選模塊，用于從特征空間中篩選出具有判別能力的特征，并構(gòu)建多分類模型；檢測分析模塊，用于利用多分類模型對待分析樣本的圖像測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輸出分類結(jié)果。本發(fā)明通過采用不同分割區(qū)域模板對大腦圖像進(jìn)行特征提取，將這些不同的特征融合在一起，構(gòu)建多分類模型，將圖像分成不同的目標(biāo)類別，有利于對圖像進(jìn)行準(zhǔn)確分類，實(shí)現(xiàn)更高效且快速的圖像處理。

機(jī)械設(shè)備>分類裝置>圖像分類裝置; 計算控制>模型>多分類模型