功能核磁共振成像信號(hào)(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)是應(yīng)用較為廣泛的復(fù)數(shù)高維腦功能信號(hào),能夠觀測(cè)活動(dòng)中的大腦信號(hào)。同時(shí)具有空間分辨率高、非侵入等特點(diǎn)。較為常見(jiàn)的fMRI處理過(guò)程包括降維、白化、盲信號(hào)分離等步驟。其中盲分離性能對(duì)降維成分?jǐn)?shù)(即模型階數(shù))較為敏感,過(guò)大或過(guò)小可造成有效成分的混迭。以往的模型階數(shù)估計(jì)工作主要限于信息論方法,該方法需要下采樣以滿足其獨(dú)立同分布要求。然而,下采樣可造成信息損失,進(jìn)而導(dǎo)致階數(shù)欠估計(jì)。另外,復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)含有較大的噪聲干擾,對(duì)模型階數(shù)估計(jì)也構(gòu)成了挑戰(zhàn)。為此,本文擬利用完整的fMRI數(shù)據(jù),并輔以消噪和引入復(fù)數(shù)fMRI數(shù)據(jù)特性,提出了一種新的模型階數(shù)估計(jì)方法。本文主要工作如下：(1)研究了復(fù)數(shù)fMRI的非環(huán)形特性,給出了復(fù)數(shù)信號(hào)的非環(huán)形性定義,研究了fMRI幾種非環(huán)形度(DOI)的具體計(jì)算方法,并針對(duì)本文要求進(jìn)行了選擇。(2)采用PCA方法對(duì)復(fù)數(shù)fMRI信號(hào)進(jìn)行消噪。介紹了非環(huán)PCA方法,包括詳細(xì)的計(jì)算方法以及與標(biāo)準(zhǔn)PCA的區(qū)別和聯(lián)系,利用仿真信號(hào)和實(shí)際fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩種PCA的比較,得到標(biāo)準(zhǔn)PCA適于fMRI消噪的結(jié)論。(3)提出了基于標(biāo)準(zhǔn)PCA消噪信號(hào)DOI特性的模型階數(shù)估計(jì)方法,基于SORTE算法對(duì)不同主成分下的消噪信號(hào)DOI曲線進(jìn)行拐點(diǎn)檢測(cè)。利用本文方法和信息論方法對(duì)fMRI仿真信號(hào)和實(shí)際信號(hào)進(jìn)行了模型階數(shù)估計(jì),展示了兩種方法所分離感興趣成分的性能,表明了本文方法的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類(lèi)】：R445.2;TN911.7

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本文編號(hào)：2818897