中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2012年
4期
620-624
,共5页
平稳小波变换%相关分析%功能磁共振成像%矩阵运算%特征提取
平穩小波變換%相關分析%功能磁共振成像%矩陣運算%特徵提取
평은소파변환%상관분석%공능자공진성상%구진운산%특정제취
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、syml0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.
多呎度特徵提取方法( MFE)利用離散小波變換,通過隻重構有用信號所在小波呎度的方式,有效去除瞭fMRI數據裏的榦擾成分.但部分呎度重構會導緻混頻髮生,而離散小波變換的結果對小波選取比較敏感.為此,本研究把有用信號最低頻率所對應的小波呎度選為捨棄呎度,利用平穩小波變換矩陣算法代替常規的逐體素算法,用sym2、syml0和sym20等3箇小波分析瞭視覺組塊型和事件相關型fMRI試驗數據.結果顯示,所選捨棄呎度的方法避免瞭混頻現象,3箇小波給齣瞭相同的且比SPM8更好的分析結果.在時間消耗上,3箇小波基于矩陣算法分析一箇被試的組塊型數據隻耗時61 s,sym2基于逐體素算法耗時42 min,SPM8耗時63 s.因此,所提齣的方法是一種實用性更彊的MFE方法.
다척도특정제취방법( MFE)이용리산소파변환,통과지중구유용신호소재소파척도적방식,유효거제료fMRI수거리적간우성분.단부분척도중구회도치혼빈발생,이리산소파변환적결과대소파선취비교민감.위차,본연구파유용신호최저빈솔소대응적소파척도선위사기척도,이용평은소파변환구진산법대체상규적축체소산법,용sym2、syml0화sym20등3개소파분석료시각조괴형화사건상관형fMRI시험수거.결과현시,소선사기척도적방법피면료혼빈현상,3개소파급출료상동적차비SPM8경호적분석결과.재시간소모상,3개소파기우구진산법분석일개피시적조괴형수거지모시61 s,sym2기우축체소산법모시42 min,SPM8모시63 s.인차,소제출적방법시일충실용성경강적MFE방법.
