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人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术.使用受限制波兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBM)对大量多被试功能磁共振(functionalMagneticResonanceImaging,fMRI)数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接.本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性.实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈. 相似文献
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将小波变换和聚类方法结合,提出了一种基于小波域的fMRI激活区聚类检测方法.该方法首先采用多步决策的思想,对fMRI图像进行模糊C均值聚类,去除fMRI数据的不平衡问题;之后利用平稳小波变换,对数据进行小波分解,提取出感兴趣的频率范围的信息,并在小波域对体素用改进的K均值聚类算法进行分析,从而找出大脑中因任务刺激而激活的区域.对多名被试进行了视觉刺激实验,并与目前主流的SPM方法进行了比较,结果表明本文方法较SPM方法具有更高的合理性,对大脑功能连通性检测具有指导意义和实用价值. 相似文献
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自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度,基于NVIDIA公司的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)和Matlab并行工具箱,提出了一种自适应仿射传播聚类的并行化方法.实验结果表明,基于GPU并行化的自适应仿射传播聚类在运行速度上有了明显提高,与该算法的串行执行方式相比,运行速度提升2倍以上,并且随着样本数量的增长,加速性能越来越好. 相似文献
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