fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

首先,ica是一种探索性的方法,属于数据驱动的范畴. ica计算量很大,一般都是离线式计算. ica基于的猜想是,世界是加性的.在我们所研究的脑科学中,所采集到的BOLD信号,是由一些源信号所构成,更准确地说,是由这些源信号叠加而成的.也就是说,假设我们以每个体素为研究对象,那么每个体素的BOLD信号在每个时间点的数值,都是由很多个独立的源信号所组成.注意,在这里,我们对于ica的要求就是分离出的源信号是独立的. 那么,源信号来自于哪里呢? 来自于某个体素,来自于某个脑区,来自于分散在大脑皮层各

一.利用ica进行fmri数据分解时,在得到相互独立的成分后,这些成分的后续处理,其实是有很多文章可以做的.比如,对这些成分进行排序和选择.如果能够提出某种方法,能够自动地制造特征,并将这些特征与分解后的独立成分的特征进行比对,确定相应的结果.比如,激活与否.这也可以算做是fmri信号的盲分离算法. 二.tca分析,就是进行成分的特征提取与判别的. 这种方法的假设是:一个被试在一次run中,大概会得到150多个timepoint的数据.将大脑在这150多个时间点的峰值信号值提取出来,然后得到一个

reference:http://www.psychology.gatech.edu/cabi/Resources/Course/index.html sluggish 懒散的,无精打采的.哈哈,ppt作者好有意思啊.有效的设计,是能够hrf可预测.predictable. 1. 统计量是基于可解释和不可解释的变异性之间的比率:variability 1. HRF是很缓慢的,加性的. 1.视觉皮层,展现了视觉刺激,在人眼接受刺激5s之后.所以,fmri是一种间接的测量方式. 为了使可预测的变异性

Localization of Cardiac-Induced Signal Change in fMRI 这篇文章是最早做生理噪声相关组织的定位的. 很奇特,因为,这位学者甚至得出了,血管心动等变化对于fmri bold signal的variation的影响的比率.我很想看看你是怎么进行的计算. 还有,这里是利用Hu的方法,进行的实验,在进行scanner进行acquisition时,同步采集心动,然后对图片做sorting,做排序,就可以解决问题吗 .我很想知道. 具体步骤: 他在选取体素

这学期的课程选择神经网络.最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别. 1  ECG引进和阅读ECG信号 1)ECG介绍  详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌.仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在不同的阶段波形也不同.我们须要依据各个波形的特点,提取出相应的特征,对不同的人进行身份识别. 2)ECG信号读取 首先须要到MIT-BIH数据库中下载ECG信号,具体的下载地址与程序读取内容介绍能够參考一

分离混合分布是机器学习和信号处理的长期挑战,而Facebook近日提出的新方法似乎可以有效解决这一难题. 人类天生善于分离个别声音和视觉效果,例如在拥挤的鸡尾酒会上听到别人的声音,或者在动物穿过灌木丛时发现动物.但依赖于机器学习的应用程序通常很难完成这项任务.解决这一问题的监督方法,包括对每个来源的样本进行培训,以及假定大量的训练数据都不一定能取得很好的效果,完全无监督的方法会使模型对混合信号源做出不准确的假设. 于是Facebook的研究人员提出了神经蛋分离法(Neural Egg Separ

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

Neural activities in V1 create a bottom-up saliency map 本文证明了人类的初级视皮层可以在视觉信息加工的非常早期阶段,生成视觉显著图,用以引导空间选择性注意的分布.这一发现挑战了传统注意理论,相关成果公布在神经科学注明期刊Neuron杂志上. 文章的通讯作者是北京大学感知与智能教育部重点实验室方方教授,第一作者是心理学系博士生张喜淋.研究合作者包括伦敦大学学院(University College London)李兆平教授和中科院生物物理所周

听歌识曲,顾名思义,用设备"听"歌曲,然后它要告诉你这是首什么歌.而且十之八九它还得把这首歌给你播放出来.这样的功能在QQ音乐等应用上早就出现了.我们今天来自己动手做一个自己的听歌识曲 我们设计的总体流程图很简单: 录音部分 我们要想"听",就必须先有录音的过程.在我们的实验中,我们的曲库也要用我们的录音代码来进行录音,然后提取特征存进数据库.我们用下面这样的思路来录音 # coding=utf8 import wave import pyaudio class r

不同频段的RFID产品会有不同的特性,本文详细介绍了无源的感应器在不同工作频率产品的特性以及主要的应用. 目前定义RFID产品的工作频率有低频.高频和甚高频的频率范围内的符合不同标准的不同的产品,而且不同频段的RFID产品会有不同的特性. 其中感应器有无源和有源两种方式,下面详细介绍无源的感应器在不同工作频率产品的特性以及主要的应用. 1． 低频(从125KHz到134KHz)   其实RFID技术首先在低频得到广泛的应用和推广.该频率主要是通过电感耦合的方式进行工作, 也就是在读写器线圈和感应

Introduction Ethernet 是过去30年以来最为成功的局域网(local area networking)技术. 1. First widely used LAN technology (第一次被广泛使用的局域网技术) 2. kept up with speed race: 10 Mbps – 100 Gbps 3. Connectionless: No handshaking between sending and receiving NICs(Network Interfac

写的太好,不得不转:http://www.kunli.info/2011/02/15/fourier-wavelet-motion-signal-1/ 这是<小波变换和motion信号处理>系列的第一篇,基础普及.第二篇我准备写深入小波的东西,第三篇讲解应用. 记得我还在大四的时候,在申请出国和保研中犹豫了好一阵,骨子里的保守最后让我选择了先保研.当然后来也退学了,不过这是后话.当时保研就要找老板,实验室,自己运气还不错,进了一个在本校很牛逼的实验室干活路.我们实验室主要是搞图像的,实力在全国

一.引言 以下我们引用文献[1]中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林.你仅仅能隐隐约约.断断续续地瞥见小鸟运动的闪现.你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出如今哪里,才不至于失去它的行踪.或者再想象你是二战中的一名雷达操作员,正在跟踪一个微弱的游移目标.这个目标每隔10秒钟在屏幕上闪烁一次. 或者回到更远的从前.想象你是开普勒,正试图依据一组通过不规则和不准确的測量间隔得到的非常不精确的角度观測值来又一次构造行星的运动轨迹.在全部这些情况下.你都试图

ArrayList和Vector都是使用数组方式存储数据,次数组元素大于实际存储的数据以便添加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢,Vector由于使用了synchronized方法(线程安全),通过性能上校ArrayList差,而LinkedList使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但是插入数据时只需要记录本项即可,所以插入速度较快. HashMap和HashTable的区别: 二者都实现了 M

结合实验室复杂电磁环境特性与模拟研究需求,实现对复杂多变的电磁环境录制.分析.重构和模拟,记录回放系统应具备如下几项能力: 1.电磁环境信号记录能力:能够实现对9KHz-18GHz频带范围内射频信号的采集记录: 2.信号监测分析能力:能够实现频谱全景监测扫描,生成频谱图.瀑布图,能够对采集的信号进行实时统计分析.整理.提取信号特征,生成统计列表等: 3.信号提取与重构能力:能够对采集存储的信号进行部分提取.幅度频率参数改变.以及序列化等自定义编辑与重组: 4.信号存储能力:能够对采集的信号及重构

本文关于处理子进程退出状态码的内容主体来自于<Pro Perl>的第21章. 子进程退出状态码 每个子进程在退出时,操作系统都会保留它们的退出状态码,并在内核维护的进程表中保留子进程项.对于进程的退出状态码,只有在父进程读走之后或者收走(reap)之后才会被清除.注意这里的一个词语"收走(reap)",这是一个Unix操作系统的进程术语,可以理解为对死了的进程进行收尸,收走之后称为reaped.如果父进程没有去读走或者收走子进程的退出状态码,这个子进程就会成为一个僵尸进程(