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对于利用pca 和 cca 进行fmri激活区识别的理解
前面提到的体素依赖方法只适用于时间参数已明确知道的任务设计的实验数据分析,对于未知刺激任务时间的实验,如睡眠、癫痫放电等自发生理活动的数据分析时,将无法应用。这类实验的数据可采用主成分分析(Principal ...
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fmri分析工具:spm里的统计学 Introduction to SPM ...
fmri较之于pet,由于时间分辨率较高,导致响应变量必须要用时间序列的方法来分析,因为时间点之间的数据是相关的。但是,下面所介绍的统计学基础对于pet和fmri都是适用的。An example analysis in SPM 先做一下标记...
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利用tca时间聚簇分析方法分析fmri数据
一、利用ica进行fmri数据分解时,在得到相互独立的成分后,这些成分的后续处理,其实是有很多文章可以做的。比如,对这些成分进行排序和选择。如果能够提出某种方法,能够自动地制造特征,并将这些特征与分解后的...
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用深度学习来解析梦境中出现的物体
接下来的数据分析工作,也就是从fMRI信号到物体类别是分两步走的, 第一步是fMRI 信号到特征空间。作者在此用了一个8层预训练好的神经网络来做特征提取。在前七层中每层随机选1000个神经元,以及第八层的全部1000个...
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fsl的feat软件分包使用笔记
1.feat 是一种基于模型的fmri数据分析方法。2.feat 首先使用顺手,至少看起来,比spm漂亮多了。feat是按照正常人的使用方法去设计的。spm 由于matlab的gui库的限制,诶,不说了。还是自己能力不够啊。不够熟练啊。3....
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想知道自己是不是精神分裂前兆,IBM的机器学习算法...
研究人员首先从分析数据为主,他们选择了生物医学信息学功能研究网络(fBIRN)的去标识化大脑功能核磁共振影像(fMRI)数据,这些数据包含了精神分裂症患者和分裂情感性障碍患者,以及健康的实验对照组。其次他们使用...
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fmri数据分析图像格式及转换问题——基于spm讨论
2.利用spm的dicom import 把dicom原始数据转换成分析格式。一般从sanner拷出来的文件夹中,每一个文件夹里的dicom文件,代表一个被试一次run的结果。spm会自动将dicom转成hdr/img格式。3.利用matlab从hdr/img中读取...
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《中国人工智能学会通讯》——7.29 讨 论
虽然这是一个在神经成像研究中实验设计和数据分析过程中非常常见的假设,但是,包括视觉皮层区域的语义地图在内的许多大脑皮层表示地图,常常具有平滑的梯度变化的表示。因此,PrAGMATiC 算法应该进行进一步的优化,...
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大脑信息加工的拓扑性质:感受野模型
尽管多数fMRI成像研究基于的假设就是某一心理功能在大脑中是可以定位的,然而,对于fMRI成像数据而言,因为空间分辨率不够高,因此需要一个稳定有效的算法来进行参数估计。早在07年就有文章提出视觉感受野的估计模型...
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IBM人工智能可以预测你会不会精神分裂,还能通过声音...
这个研究团队,首先使用95份匿名fMRI(功能性磁共振成像)图片训练神经网络,这个数据集包括精神分裂患者和健康对照组。这些图片反映的是完成简单的音频联系后,脑内血液流动的情况。最后这个网络分辨患者和对照组的...
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