Comparison of Classification and Dimensionality Reduction Methods Used in fMRI Decoding
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP08_130
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1317
نویسندگان
School of Biomedical Engineering Science and Research Branch, Islamic Azad University Tehran,
School of Electrical Engineering Sharif University of Technology Tehran,
چکیده
In the last few years there has been growinginterest in the use of functional Magnetic Resonance Imaging(fMRI) for brain mapping. To decode brain patterns in fMRIdata, we need reliable and accurate classifiers. Towards this goal,we compared performance of eleven popular pattern recognitionmethods. Before performing pattern recognition, applying thedimensionality reduction methods can improve the classificationperformance; therefore, seven methods in region of interest(ROI) have been compared to answer the following question:which dimensionality reduction procedure performs best? Inboth tasks, in addition to measuring prediction accuracy, weestimated standard deviation of accuracies to realize morereliable methods. According to all results, we suggest usingsupport vector machines with linear kernel (C-SVM and ν-SVM),or random forest classifier on low dimensional subsets, which isprepared by Active or maxDis feature selection method toclassify brain activity patterns more efficiently.کلیدواژه ها
Brain Image analysis; Functional MRI; Classification; Dimensionality Reductionمقالات مرتبط جدید
- تشخیص الگوهای رنگ و ترکیب بندی در آثار هنری با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در نقاشیهای ادوارد هاپر
- Facility location problem: An integration of MCDM and voting-DEA
- A new fuzzy group MCDM approach for failure mode and effects analysis
- Performance measurement of manufacturing plants: An integration of voting -DEA and VIKOR
- AI-Powered Fuzzy Multi -Criteria Decision -Making: Leveraging Yager’s Approach for Improved Outcomes in Autonomous Systems
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.