Feature Space Analysis for Group Inference in fMRI Data
محل انتشار: سیزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,977
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE13_390
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1386
چکیده مقاله:
Recently, fMRI multisubject analysis has emerged as a new topic to embrace the differences in brain response. State-of-the-art multisubject methods - like general linear model (GLM) - suffer from limited sensitivity. A novel method based on feature space fuzzy cluster analysis for fMRI group inference is introduced to overcome this limitation. In the proposed method, a brain tensor is obtained using the cross-correlation analysis of each subject. Then a feature space is constructed from the brain tensor. Fuzzy cluster analysis of the proposed feature space generates a ap
of "membership to active cluster”. Statisticalsignificance of the membership map is then assessed using randomization to derive the group inference activation map. This method is applied to experimental and simulated multi-subject fMRI data and results are compared to those of the GLM. We show that the proposed method detects more activated regions in analyzing experimental data and considerably more true positives (30-40%) at all false alarm rates in the simulation study. This means that the proposed method has higher detection sensitivity compared to GLM.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hesamoddin Jahanian
University of Tehran, Tehran, Iran School of Cognitive Sciences, IPM, Tehran, Iran
Seyyed Mohammad Shams
University of Tehran, Tehran, Iran School of Cognitive Sciences, IPM, Tehran, Iran
Gholam Ali Hossein-Zadeh
University of Tehran, Tehran, Iran School of Cognitive Sciences, IPM, Tehran, Iran
Hamid Soltanian-Zadeh
University of Tehran,Tehran, Iran School of Cognitive Sciences, IPM, Tehran, Iran Image Analysis Lab., Radiology Department, Henry Ford Health System, USA
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :