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为了探究正常人脑电β波(13 ~25 Hz)静息态功能连接,提出了一种结合独立成分分析(ICA)、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像(sLORETA)技术的分析算法.对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闲眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波(13 ~25 Hz)进行了功能连接研究,结果表明:(a)β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态;(b)从闭眼状态到睁眼状态,在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域β波功能连接明显减弱,而在双侧额叶连接增强;(c)静息态网络中的默认节点网络、视觉网络、运动感觉网络在闭眼状态下显著.因此,证明该算法适用于研究脑电β波静息态功能连接. 相似文献
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针对功能性磁共振成像(fMRI)数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题,文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑fMRI数据特征选择框架.首先,基于大脑认知的特点,将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域.然后,使用可以缩小权值系数的L2正则对感兴趣区域建模以选出感兴趣区域的全部体素,使用具有稀疏作用的L1正则对非感兴趣区域建模以选出非感兴趣区域中的激活体素.最后,结合感兴趣区域和非感兴趣区域的体素构成全脑fMRI数据的正则化Softmax回归模型.在Haxby数据集上的实验表明,L2与L1的正则化策略可有效提升全脑分类的准确率. 相似文献
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