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摘要:
功能磁共振图像(fMRI)数据中反映大脑神经活动的感兴趣信号常受到结构噪声和随机噪声的影响.为消除上述噪声对分析激活体素的影响,对经过SPM标准预处理的体素时间序列进行Activelets小波变换,并在得到尺度系数及细节系数后,针对两类噪声的不同特点进行分步去噪.第一步,在受结构噪声影响的尺度系数上,选用独立成分分(ICA)析去识别并消除结构噪声源;第二步,提出一种改进的空域相关去噪算法在细节系数上对信号进行处理.值得注意的是,该算法利用邻域体素之间的相似性,判定所处位置的细节系数反映噪声还是神经活动.实验结果表明,经过这两步处理的数据可有效消除噪声的影响,其中框架位移减少了1.5 mm,尖峰百分比减少了2%,此外由去噪后的信号获得的脑激活图中一些明显的伪激活区得到抑制.
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文献信息
篇名 基于小波变换的功能磁共振图像时间序列分步去噪
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 功能磁共振图像 去噪 结构噪声 随机噪声 小波变换
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 2601-2604,2608
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 4865字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2601
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梅雪 南京工业大学电气工程与控制科学学院 53 433 12.0 17.0
2 周宇 南京工业大学电气工程与控制科学学院 8 42 4.0 6.0
3 李微微 南京工业大学电气工程与控制科学学院 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
功能磁共振图像
去噪
结构噪声
随机噪声
小波变换
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