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提出了一种基于多通道匹配追踪算法对一维多通道脑磁图非平稳信号进行单次分解的方法.单通道匹配追踪算法通过在过完备的库中自适应地搜索匹配具有良好时频特性的Gabor原子,最终将信号表示为Gabor原子的线性组合.多通道匹配追踪算法是单通道匹配追踪算法的延伸,即所有通道的信号是由发生时间、振荡频率、相位、持续时间相同,但振幅不同的Gabor原子线性叠加组成.结果显示,多通道匹配追踪算法能较好地重建源信号,并且自动检测与分离伪迹噪声.此外,3D源重建结果和心理学先验知识一致,这进一步表明多通道匹配追踪算法应用于脑磁信号单次提取是有效的. 相似文献
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功能核磁共振和弥散张量这2种成像方式能够反应人类大脑不同方面的信息,采用小波变换的方法来对这2种医学图像进行融合可以有效改善抑郁症的识别准确率.首先,利用多尺度小波分解方法把每种类型的图像都转换到频域,以得到各频率的成分参数.其次,对于每个被试,将2种图像的分解参数根据频率各自相加,并且通过小波逆变换重建出融合图像.然后,使用主成分分析方法对融合的数据进行降维并得到图像特征.基于融合后图像的特征,采用留一检验方法最终得到了80.95%的抑郁症识别率.可以看出,该小波融合方法能够对当前抑郁症的诊断识别进行有效的改进. 相似文献
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为了探索悲伤刺激下的关键情感神经回路,利用功能核磁共振信号进行了动态因果建模．在Papez环路和相关先验知识的基础上建立情感环路的固有连接模型,并相应建立了3个调节连接模型．在这些模型中,实验刺激作用于不同的连接点,它们对脑区间的神经活动影响及对神经活动的调节方式都各自不同．然后通过贝叶斯模型比较,选出了最优模型．从群组分析中发现抑郁症患者前扣带回至右额下回的固有连接和调节连接均显著强于健康被试．随后将这些功能连接参数作为特征用于抑郁症分类,其中SVM分类器的准确率为80．73％．这也在一定程度上验证了功能连接用于抑郁症识别的有效性,并为抑郁症临床诊断提供了新的思路． 相似文献
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