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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利特征组合策略选择、状态检测方法及装置、电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115410028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210858287.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权特征组合策略选择、状态检测方法及装置、电子设备是由曾学强;郭英委;卢佳锡;缪晓强;阿斯木;杨英健;康雁设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征组合策略选择、状态检测方法及装置、电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种特征组合策略选择、状态检测方法及装置、电子设备，所述特征组合策略选择方法包括：获取脑灌注影像集中脑灌注影像的动态影像特征和状态目标；基于预设特征选择方法和至少两种特征降维方法对所述动态影像特征执行特征处理，得到第一选择特征及至少两组第一降维特征；基于多种组合策略对所述第一选择特征及所述第一降维特征执行特征组合处理，得到多个组合特征；利用分类模型和所述状态目标评估所述组合特征，将分类得分最高的组合特征对应的组合策略确定为评估所述状态目标的最优特征组合策略。本公开实施例可提高特征选择的准确度，提高脑灌注影像的状态检测精度。

本发明授权特征组合策略选择、状态检测方法及装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种特征组合策略选择方法，其特征在于，包括： 获取脑灌注影像集中脑灌注影像的动态影像特征和状态目标； 基于预设特征选择方法和至少两种特征降维方法对所述动态影像特征执行特征处理，得到第一选择特征及至少两组第一降维特征；其中，所述基于预设特征选择方法和至少两种特征降维方法对所述动态影像特征执行特征处理，得到第一选择特征及至少两组第一降维特征，包括：获取所述动态影像特征中的显著特征；基于预设特征选择方法和至少两种特征降维方法对所述显著特征执行特征处理，得到第一选择特征及至少两组第一降维特征；确定所述预设特征选择方法，包括：基于至少两种特征选择方法，从所述动态影像特征的显著特征中筛选出满足所述特征选择方法的选择条件的第一特征；利用分类模型评估各所述特征选择方法得到的所述第一特征，将分类得分最高的第一特征对应的特征选择方法确定为所述预设特征选择方法； 基于多种组合策略对所述第一选择特征及所述第一降维特征执行特征组合处理，得到多个组合特征；其中，所述基于多种组合策略对所述第一选择特征及所述第一降维特征执行特征组合处理，得到多个组合特征，包括以下方式中的至少一种：将所述第一选择特征分别与各所述第一降维特征进行组合，得到多个组合特征；利用预设特性选择方法对所述第一降维特征执行特征选择，得到对应的第二降维特征，将所述第一选择特征和所述第二降维特征进行组合，得到多个组合特征；利用所述分类模型评估所述第一降维特征针对所述状态目标的分类得分，基于得分最高的预设数量个第一降维特征和所述第一选择特征的组合，得到多个组合特征； 利用分类模型和所述状态目标评估所述组合特征，将分类得分最高的组合特征对应的组合策略确定为评估所述状态目标的最优特征组合策略；其中，所述利用分类模型和所述状态目标评估所述组合特征，将分类得分最高的组合特征对应的组合策略确定为最优特征组合策略，包括：利用所述分类模型得到所述组合特征的多个分类指标的得分；基于所述多个分类指标的得分确定所述分类得分。

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