基于自适应区域增长的fMRI脑功能激活区检测

• 作者: 曾卫明 李敏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 区域增长 裂分合并 皮尔森相关系数 典型相关系数 功能磁共振成像
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 165-169
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.03.030

摘要

区域增长作为一种有效的功能磁共振(fMRI)分析方法,由于受到诸如噪声、生长准则等因素的影响,限制了它在脑功能激活区检测方面的应用与发展.为了克服这些问题,提出一种自适应的区域增长方法,用于fMRI脑功能激活区的检测.该方法首先利用主成分分析(PCA)对预处理后的图像进行降噪;然后通过裂分合并与模板匹配相结合的方法自动获取初始生长点;最后使用典型相关系数和皮尔森相关系数作为生长准则进行区域增长.通过模拟数据实验和真实数据实验验证了该方法的有效性.实验结果表明,相比于其他的fMRI分析方法(如ICA、SPM和基于裂分合并的区域增长方法),自适应区域增长方法能够获得更加准确有效的结果.而且该方法还能应用到静息态数据的分析中,进一步证明了该方法的可行性与有效性.综上,自适应区域增长方法能够拓宽区域增长在功能磁共振数据分析中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾卫明	上海海事大学信息工程学院	33	65	4.0	6.0
2	李敏	上海海事大学信息工程学院	8	16	2.0	4.0