支羽光
- 作品数:2 被引量:3H指数:1
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- 发文基金:河南省教育厅自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域:医药卫生更多>>
- 基于快速平稳小波变换的特征提取方法分析fMRI数据被引量:2
- 2012年
- 多尺度特征提取方法(MFE)利用离散小波变换,通过只重构有用信号所在小波尺度的方式,有效去除了fMRI数据里的干扰成分。但部分尺度重构会导致混频发生,而离散小波变换的结果对小波选取比较敏感。为此,本研究把有用信号最低频率所对应的小波尺度选为舍弃尺度,利用平稳小波变换矩阵算法代替常规的逐体素算法,用sym2、sym10和sym20等3个小波分析了视觉组块型和事件相关型fMRI试验数据。结果显示,所选舍弃尺度的方法避免了混频现象,3个小波给出了相同的且比SPM8更好的分析结果。在时间消耗上,3个小波基于矩阵算法分析一个被试的组块型数据只耗时61 s,sym2基于逐体素算法耗时42 min,SPM8耗时63 s。因此,所提出的方法是一种实用性更强的MFE方法。
- 支联合谭素敏支羽光
- 关键词:平稳小波变换功能磁共振成像矩阵运算特征提取
- 混频对多尺度特征提取方法分析fMRI数据的影响被引量:1
- 2011年
- 目的探讨混频对多尺度特征提取(MFE)方法分析fMRI数据的影响。方法分别在去除和不去除混频条件下用MFE分析模拟数据及听觉fMRI试验数据,并与由SPM8软件运行的广义线性模型(GLM)方法的结果进行比较。结果 MFE在去除和不去除混频两种条件下的特异度均与GLM相同,但MFE不去除混频时的灵敏度优于去除混频时的灵敏度,后者又优于GLM。结论在使用相关分析检测激活的条件下,混频不影响MFE的特异度,但去除混频降低其灵敏度。
- 支联合支羽光谭永杰
- 关键词:磁共振成像特征提取小波变换混频