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基于快速平稳小波变换的特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
2
1
作者
支联合
谭素敏
支羽光
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期620-624,共5页
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...
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、sym10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。
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关键词
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
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职称材料
基于混频去除和矩阵算法的多尺度特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
1
2
作者
支联合
谭素敏
杨建国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期471-475,共5页
由于采用单尺度重构和迭代重复算法,小波特征提取方法在分析海量性质的fMRI数据时存在着致命的混频干扰及耗时过长的缺陷。把混频去除方法引入小波变换,并设计矩阵算法代替迭代重复算法来提高小波运算速度,由此构造一种全新的小波特征...
由于采用单尺度重构和迭代重复算法,小波特征提取方法在分析海量性质的fMRI数据时存在着致命的混频干扰及耗时过长的缺陷。把混频去除方法引入小波变换,并设计矩阵算法代替迭代重复算法来提高小波运算速度,由此构造一种全新的小波特征提取方法。利用该方法分析了一个被试的听觉fMRI数据,并同基于迭代重复算法的小波特征提取方法和国际上权威的SPM8方法进行比较。结果表明,所提出方法的运算速度最快,检测性能与基于迭代重复算法的相同而远优于SPM8,是一种实用性更强的分析fMRI数据的特征提取方法。而且,用小波变换分析其他种类的信号时也可采用所给出的矩阵算法,以提高其运算速度。
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关键词
小波变换
频率混叠
矩阵运算
功能磁共振成像
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职称材料
基于小波包变换的特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
1
3
作者
支联合
谭素敏
杨建国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期956-960,共5页
多尺度特征提取(MFE)利用时频特性各异的小波变换尺度分割fMRI数据的频谱,藉此准确提取激活信号和去除干扰。但在多尺度分析中,小波包变换较小波变换分割频带更精细,因此更适合MFE分析fMRI数据。为此,基于小波包变换构建新的MFE,并设计...
多尺度特征提取(MFE)利用时频特性各异的小波变换尺度分割fMRI数据的频谱,藉此准确提取激活信号和去除干扰。但在多尺度分析中,小波包变换较小波变换分割频带更精细,因此更适合MFE分析fMRI数据。为此,基于小波包变换构建新的MFE,并设计小波包的矩阵算法代替逐体素的迭代算法快速提取激活信号,后用相关分析进行检测。分析听觉fMRI试验数据的结果表明,新MFE检测的激活区位置与原有MFE和国际权威方法统计参数图(SPM8)检测的位置相同,但检测的激活体素个数较原有MFE多13.2%,较SPM8多30.8%。而且新MFE采用矩阵算法分析听觉数据仅消耗31 s,采用逐体素迭代算法耗时48.5 min,SPM8耗时77 s。因此,小波包变换和矩阵算法赋予MFE更好的性能分析fMRI数据。
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关键词
功能磁共振成像
小波包变换
特征提取
相关分析
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职称材料
题名
基于快速平稳小波变换的特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
2
1
作者
支联合
谭素敏
支羽光
机构
周口
师范学院
物理与电子工程系
周口师范学院附属医院
首都医科大学五年制基础医
学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期620-624,共5页
基金
河南省教育厅自然科学基金项目(2007310024
2008A180040)
周口师院博士科研基金项目(2006SRFD002)
文摘
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、sym10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。
关键词
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
Keywords
stationary wavelet transform
correlation analysis
fMRI
matrix operation
feature extraction
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
基于混频去除和矩阵算法的多尺度特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
1
2
作者
支联合
谭素敏
杨建国
机构
周口
师范学院
物理与电子工程系
周口师范学院附属医院
哈尔滨工业大学威海校区汽车工程
学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期471-475,共5页
基金
河南省教育厅自然科学基金(2007310024
2008A180040)
周口师院博士科研基金(2006SRFD002)
文摘
由于采用单尺度重构和迭代重复算法,小波特征提取方法在分析海量性质的fMRI数据时存在着致命的混频干扰及耗时过长的缺陷。把混频去除方法引入小波变换,并设计矩阵算法代替迭代重复算法来提高小波运算速度,由此构造一种全新的小波特征提取方法。利用该方法分析了一个被试的听觉fMRI数据,并同基于迭代重复算法的小波特征提取方法和国际上权威的SPM8方法进行比较。结果表明,所提出方法的运算速度最快,检测性能与基于迭代重复算法的相同而远优于SPM8,是一种实用性更强的分析fMRI数据的特征提取方法。而且,用小波变换分析其他种类的信号时也可采用所给出的矩阵算法,以提高其运算速度。
关键词
小波变换
频率混叠
矩阵运算
功能磁共振成像
Keywords
wavelet transform
frequency aliasing
matrix operation
fMRI
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
基于小波包变换的特征提取方法分析fMRI数据
被引量：
1
3
作者
支联合
谭素敏
杨建国
机构
周口
师范学院
物理与电子工程系
周口师范学院附属医院
哈尔滨工业大学威海校区汽车工程
学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期956-960,共5页
基金
河南省教育厅自然科学基金项目(2007310024
2008A180040)
周口师院博士科研基金项目(2006SRFD002)
文摘
多尺度特征提取(MFE)利用时频特性各异的小波变换尺度分割fMRI数据的频谱,藉此准确提取激活信号和去除干扰。但在多尺度分析中,小波包变换较小波变换分割频带更精细,因此更适合MFE分析fMRI数据。为此,基于小波包变换构建新的MFE,并设计小波包的矩阵算法代替逐体素的迭代算法快速提取激活信号,后用相关分析进行检测。分析听觉fMRI试验数据的结果表明,新MFE检测的激活区位置与原有MFE和国际权威方法统计参数图(SPM8)检测的位置相同,但检测的激活体素个数较原有MFE多13.2%,较SPM8多30.8%。而且新MFE采用矩阵算法分析听觉数据仅消耗31 s,采用逐体素迭代算法耗时48.5 min,SPM8耗时77 s。因此,小波包变换和矩阵算法赋予MFE更好的性能分析fMRI数据。
关键词
功能磁共振成像
小波包变换
特征提取
相关分析
Keywords
fMRI
wavelet packet transform
feature extraction
correlation analysis
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速平稳小波变换的特征提取方法分析fMRI数据
支联合
谭素敏
支羽光
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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下载PDF
职称材料
2
基于混频去除和矩阵算法的多尺度特征提取方法分析fMRI数据
支联合
谭素敏
杨建国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于小波包变换的特征提取方法分析fMRI数据
支联合
谭素敏
杨建国
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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