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[专利] 发明专利 CN201910350137.2
大连理工大学 2019-08-09
摘要:本发明公开了一种病人与健康人的静息态复数fMRI数据ICA‑CNN分类框架,属于生物医学信号处理领域。本发明以ICA从静息态复数fMRI数据中分离得到的感兴趣功能网络为研究对象,利用参数较少的2D CNN学习特征,实现病人与健康人分类;利用在多组模型阶数下获取的ICA结果进行数据增广,解决fMRI数据短缺的问题。与已有的3D CNN网络相比,既减少了训练量,又提高了准确率。例如,针对82被试静息状态下采集的复数fMRI数据,应用ICA提取到的DMN成分,切片识别准确率比3D CNN高(0.728vs 0.701),并且由被试决策后得到的被试识别准确率进一步提高(0.914vs 0.701)。
[专利] 发明专利 CN201810742529.9
大连理工大学 2018-11-30
摘要:一种利用复数fMRI空间源相位识别空间差异的方法,属于生物医学信号处理技术领域。对复数fMRI数据进行空间ICA分离,选取感兴趣成分,再进行相位校正和消噪,获得感兴趣成分的空间源相位,最后通过方差齐性分析和方差差异系数计算,识别SZs与HCs在空间源相位中的差异。与被广泛应用的幅值数据相比,本发明利用空间源相位识别精神分裂症患者组与健康对照组之间的空间差异,能展示更高的灵敏度以及可靠性。例如,针对82被试静息状态下采集的复数fMRI数据,在不使用FDR校正的前提下,空间源相位在DMN中多提取到了122.95%的差异性体素,并且由空间源相位提取到的能够通过FDR校正的差异性体素比幅值多出69%。
[硕士论文] 邱悦
信息与通信工程 大连理工大学 2019(学位年度)
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