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当前,思路+进展+idea+下一步要做的工作

简介:
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1.在phy+版本中,downweighting操作后,是如何计算相关系数的。

2.这里的算法的自适应,体现在哪里?
3.在引入PCA之后,这里有一个维度的选择的过程,这个标准是如何定义的?

4.在NPRIS框架中,split-half,prediction,reproducitivity等几个指标体现在哪里?

5.在做组织分割时,阈值的确定。

6.是问题:

  (1)在做利用激活检测时,我们是如何确定激活的阈值的?从大到小,选大的。

  (2)在利用cca做噪音去除时,我们又是如何进行选取噪音,去除的阈值的。从小到大,选小的。

7.如何保证,去除噪音的同时,能够保留静息态的默认网络。

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1.关于这里phy算法中,迭代的理解。

它这里是先去除task 信号,然后利用得到的residual矩阵,进行计算。

做好的办法是,进行整合,整合到一个hybrid参数,这个参数可以通过简单的二分法,来解决问题。

2.这里,要重点处理,2次run的问题。不要两次run。

3.这里,要重点处理,就是关于pc子空间的选取的问题。

4.这里,要重点处理,就是关于预处理的设置的问题。

5.这里,要重点处理,就是关于NPAIRS的设置的问题。

6.这里,要重点处理,关于应用,在静息态中的应用的问题。

 

——————————————————————————————————————————————————————

 

我们这里,先动手,全程用cca,来解决问题。

实现一:

  肖柯的时域+空域cca算法,激活检测

实现二:

  《reduced correlated noise in fmri data》

  进行去噪

实现三:

  《phy+》

实现四:

  《imcca》

 

 本文转自二郎三郎博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/haore147/p/3637532.html,如需转载请自行联系原作者

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