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有效连接分析在脑功能磁共振数据中的发展和应用
大脑是一个高度复杂的神经网络系统,随着磁共振成像技术的快速发展,目前研究逐步深入到人类大脑并行神经网络和不同脑区间的信息流,以更全面深入地探索脑功能机制.有效连接分析是近年来在脑功能网络方面的一个研究热点.对人脑功能网络进行有效连接分析,可能对神经精神疾病的病理机制和脑功能异常状态下的功能逻辑有着更好的理解.本文着重对有效连接的几种经典方法(包括结构方程模型、多变量自回归模型、格兰杰因果分析和动态因果模型)的算法原理、存在的问题、算法比较、新发展及在大脑功能磁共振成像数据中的应用做简要介绍.
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多变量自回归和多线性主成分分析结合的多通道信号特征提取研究
脑机接口(BCI)系统通过从脑信号中提取特征对其进行识别.针对自回归模型特征提取方法和传统主成分分析降维方法处理多通道信号的局限性,本文提出了多变量自回归(MVAR)模型和多线性主成分分析(MPCA)结合的多通道特征提取方法,并用于脑磁图/脑电图(MEG/EEG)信号识别.首先计算MEG/EEG信号的MVAR模型的系数矩阵,然后采用MPCA对系数矩阵进行降维,后使用线性判别分析分类器对脑信号分类.创新在于将传统单通道特征提取方法扩展到多通道.选用BCI竞赛Ⅳ数据集3和1数据进行实验验证,两组实验结果表明MVAR和MPCA结合的特征提取方法处理多通道信号是可行的.