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空间映射文献资料
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立体定向脑外科机器人系统中的定位和空间映射变换
本文介绍了机器人辅助立体定向脑处科手术系统中计算机辅助靶点坐标测量和基于标记点测量的空间映射变换的实现,分析了映射测量误差对手术系统定位精度的影响.介绍了基于力控制的映射测量的实现,通过模拟和临床实验,证明系统的精度能够满足实际应用的需要.
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基于空间自动配准手术计划系统的设计和实现
文章提出了一种基于手术空间和图像空间自动配准的手术计划系统设计和实现方法:①选取3个有一定间隔的横断面.②使用模板匹配法自动识别每一个横断面上的标志点.③用识别的数据建立手术空间和图像空间的刚体变换模型,再用小二乘法解方程组得到两个空间的优变换矩阵和平移矩阵.后再通过建立脑空间和图像空间映射关系来计算功能靶点坐标.基于以上算法设计了手术计划系统软件,对比了手动和自动方法识别标志点的运行时间,并设计系统改进前后功能靶点计算值和手术空间实际测量值对比实验.结果证明以上方法有较好的靶点计算速度和精度.
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空间ICA在fMRI数据上的应用与分析
独立成分分析(ICA)技术试图将多维数据分解成若干个相互统计独立的分量.时间ICA和空间ICA都可以用于分析功能核磁共振成像(fMRI)数据.但由于fMRI数据空间维数远远大于时间维数,为计算方便,在分析fMRI数据时,则更多的使用空间ICA方法.本文在单任务激励实验中,利用ICA方法从fMRI数据中分离出若干个与任务相关的独立分量,其中包括与任务相关的恒定分量(CTR)和与任务相关的暂态分量(TTR);通过将这些独立分量进行空间映射,得到了与任务相关的脑部激活区域.将此结果与SPM的分析比较,得到了一致的结果.在对结果的分析中,我们进一步指出了ICA方法的特点和局限性.
关键词： 独立成分分析(ICA) 空间映射 主成分分析(PCA) 统计独立
