【摘 要】
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为了提高fMRI激活区提取算法的抗噪能力及精确性,提出了一种基于体素邻域信息的均值漂移聚类算法.采用互相关分析方法有效整合体素邻域信息,构建二维特征空间.再用均值漂移算
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130000;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室,苏州215163;中国科学院大学,北京100049中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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为了提高fMRI激活区提取算法的抗噪能力及精确性,提出了一种基于体素邻域信息的均值漂移聚类算法.采用互相关分析方法有效整合体素邻域信息,构建二维特征空间.再用均值漂移算法对此特征空间进行聚类搜索,完成对脑神经活动区域的检测.利用仿真数据和实际fMRI数据对算法进行测试,仿真数据测试结果表明,当选定合适的核宽,无论激活区域大小,所提算法的敏感性和特异性均优于较传统的互相关分析算法和互相关聚类算法.实际fMRI数据测试结果显示,所提算法与其它两种算法的结果具有良好的一致性,而所提算法的检测区域更完整.该方法具有良好的抗噪能力和高灵敏度,可以用于fMRI激活区域检测.
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