基于CCA的fMRI时空模型数据处理的方法

• 作者: 吴飞 肖柯 苏敏
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 功能磁共振成像 典型相关分析 主量分析 时域 邻域
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 通信·自动化·计算机
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2006.05.032

摘要

在目前大脑认知功能的研究中,人们常常采用功能性磁共振(fMRI)技术.相关分析是常见的用于检测fMRI数据的方法,而其检测的准确度有一定局限性.在典型相关分析(CCA)基础上将时域相关系数与空域相关系数有机结合,并得到新的相关系数进行阈值分割,进而对fMRI数据进行提取.经过仿真数据与实际fMRI数据的应用分析,证明了本算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏敏	四川大学电气信息学院	53	324	9.0	15.0
2	肖柯	四川大学电气信息学院	2	4	2.0	2.0
3	吴飞	四川大学电气信息学院	6	10	2.0	3.0