[发明专利]一种引入空间稀疏约束的多被试fMRI数据Tucker分解方法在审
| 申请号： | 202111302720.X | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN113792254A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 林秋华;韩越 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/10 | 分类号： | G06F17/10;G06F17/16 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 苗青 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种引入空间稀疏约束的多被试fMRI数据Tucker分解方法，属于生物医学信号处理领域。其在RKCA低秩约束Tucker分解模型中引入了空间稀疏约束，解决了“空间体素×时间×被试”形式多被试fMRI数据的高噪性问题，匹配了多被试共享空间成分的稀疏性，从中有效提取了多被试的共享空间成分、共享时间成分，以及含有丰富被试个体信息的核张量。在10个健康被试任务态fMRI数据分解中，与RKCA方法相比，所提取任务态和默认网络的共享空时成分与参考成分的相关系数分别提升了58.3％和29.6％以及31.7％和31.9％，在空间参考内的激活体素数目分别增加了51.1％和26.0％，为脑认知和脑疾病研究提供了新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 引入 空间 稀疏 约束 多被试 fmri 数据 tucker 分解 方法 | ||
【主权项】：
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