ESTIMATING COMPONENTS OF FUNCTIONAL MAGMETIC RESONANCE IMAGING (FMRI)DATA IN A TIME - DEPENDENT ORDER BY MODIFYING ICA ALGORITHMS
محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,876
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:
ICBME16_006
تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1388
چکیده مقاله:
In this paper, our aim is analyzing functional magnetic resonance imaging (FMRI) data by independent component analysis (ICA)in order to find regions of brain which were activates by neural activity in human brain . Usually by applying ICA algorithm for whole dataset , independent components can be estimated but we cant understand the procedure of activation. Here, we propose a method to detect active components in different time intervals . Spatial ICA is applies in sliding time windows . we find active components in each window be applying a criteria which measure two kind of cross – correlation coefficients. The correlation between components in each window and reference function in that time interval and the correlation between components in adjacent windows. Finally we detect active regions of active components in each window . In order to investing the advantage of using this method , we perform some experiments for simulated and experimental fMRI datasets and show the results . Receiver operating characteristic (ROC)curve shows the performance of this method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahsa Akhbari
Biomedical Signal and Image Processing Laboratory (BiSIPL) Department of Electrical Engineering , Sharif university of Technology
Emad Fatemezadeh
Biomedical Signal and Image Processing Laboratory (BiSIPL) Department of Electrical Engineering , Sharif university of Technology
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 :