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时间自相关文献资料
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基于独立成分分析的时间自相关方法在功能磁共振激活区自适应提取中的应用
传统基于ICA的激活区检测手段是将分离后的独立成分与参考信号做相关性分析.实际问题中,不同区域的脑血流动力学响应情况不同,因此往往得不到标准的参考信号.针对此类问题,提出时间自相关方法(TSC)与ICA方法结合,在不需要参考信号的情况下,通过检测体素点各周期的时间序列相关性,对fMRI数据进行激活区提取.应用5-邻域ICA方法对fMRI数据逐点处理,然后应用时间自相关算法检测各时间序列周期间的相关性,选择大的自相关系数作为该体素点的信号值.再通过2变换将相关系数分布转换为服从N(0,1)的Z分布,提取出具有显著性差异(a=0.05)的激活区.将自相关算法应用于仿真数据和12组双手握拳运动的真实fMRI数据的处理,结果表明该方法能够准确提取出仿真数据中的激活区.对真实数据的处理,该方法在空间准确性上与GLM方法无显著性差别(0.465 3±0.136 8 vs 0.490 5±0.134 1),在时间准确性上显著优于GLM方法(0.636 4±0.011 1 vs 0.369 2±0.010 9),具有良好的脑功能激活区检测及空间定位能力.
关键词： 独立分量分析(ICA) fMRI 时间自相关 假设检验 自适应阈值 -
功能磁共振成像时间序列分析中的RTSC方法
本文提出了二次修正的时间自相关(RTSC)方法,该方法引入了相关分析法中的刺激函数,与OTSC和MTSC方法相比,有效剔除了功能核磁共振成像中活动区域的抑制反应,更准确的检测出功能活动时脑内的激活区域.
