人類的大腦是世界上最復(fù)雜最精密的“機(jī)器”,雖然人類對(duì)大腦依舊知之甚少,但是人類依舊孜孜不倦地探索著大腦的奧秘,并且取得了一定的成果。目前,能夠無(wú)創(chuàng)性探究大腦的功能磁共振成像技術(shù)已經(jīng)成為研究人體大腦工作的主要手段之一。同時(shí)在神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)乃至腦科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域中,不再局限于人類大腦的運(yùn)動(dòng)、感知、聽(tīng)覺(jué)與視覺(jué)等方面的探索,而是延伸至對(duì)人類的認(rèn)知、思維、情感、心理等方面的研究。同時(shí),功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging)主要還應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)診斷等。本文對(duì)f MRI腦功能網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行了研究,具體工作如下:首先通過(guò)研究用于f MRI數(shù)據(jù)預(yù)處理的Fast ICA算法,采用了一種基于修正白化矩陣的改進(jìn)的Fast ICA算法。文中通過(guò)Matlab軟件對(duì)Sim TB工具箱產(chǎn)生的模擬f MRI數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),證實(shí)了兩種算法對(duì)于分離f MRI原信號(hào)的有效性。同時(shí),通過(guò)對(duì)比常規(guī)的Fast ICA算法和所改進(jìn)的Fast ICA的估計(jì)精度,采用分析信號(hào)降噪精度評(píng)價(jià)指標(biāo)有均方誤差(RMSF)、信噪比(SNR)來(lái)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,證實(shí)了采用所改進(jìn)的Fast I... 

【文章來(lái)源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

螞蟻堆積尸體的實(shí)驗(yàn)過(guò)程

AAL90模板名稱

記為 mixed signal 3; 取出 X_mixed 中的 13到 16 行數(shù)據(jù)，組成一個(gè) 1x256維的矩陣，記為 mixed signal 4; 取出 X_mixed 中的 17到 20 行數(shù)據(jù)，組成一個(gè) 1x256維的矩陣，記為 mixed signal 5。如圖 3-2 為所取得的 5 路仿真信號(hào)圖。從圖 3-2中可以看出，混合后的信號(hào)與源信號(hào)差異很大，我們無(wú)法辨別出源信號(hào)。圖 3-2 混合信號(hào)利用 Matlab 軟件分別采用常規(guī)的 FastICA 和文中所改進(jìn)的 FastICA 兩種算法對(duì)所得到的 5 路混合信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分離，得到的結(jié)果如圖 3-3 和圖 3-4 所示。其中圖 3-3 為常規(guī)的 FastICA 算法所得到的結(jié)果，圖 3-4 為文中所改進(jìn) FastICA 算法所得到的結(jié)果。


本文編號(hào)：2944689