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J-GLOBAL ID：201602205506736577   整理番号：16A0140214

マルチスケール特徴抽出に基づくT検定の方法では,FMRIデータを分析した。【Powered by NICT】

t-Test Analysis of FMRI Data Based on Multiscale Feature Extraction

著者 (3件)： Zhi Lianhe (Key Lab. of Plant Genetics and Molecular Breeding,Zhoukou Normal Univ., Henan, Zhoukou) ,  Zhou Wengang (Coll. of Computer Sci. and Technol.,Zhoukou Normal Univ., Henan, Zhoukou) ,  Tan Sumin (The Hospital Affiliated to Zhoukou Normal Univ., Henan, Zhoukou)
資料名： Zhongguo Shengwu Yixue Gongcheng Xuebao  (Zhongguo Shengwu Yixue Gongcheng Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 492-495  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2256A  ISSN： 0258-8021  CODEN： ZSYXEI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチスケール特徴抽出に基づく相関解析法を用いて,FMRIデータの性能が優れている,しかし既知の実験の応答信号を必要とする正確な波形を解析するため,適用範囲に制限を受ける。研究はマルチスケール特徴抽出に基づくT検定新しい方法を用い,そして,前者の雑音除去の既知の実験の応答信号を徹底的にと後者を必要としない特性とイベント相関型FMRI視覚チャンク型試験を用いて性能検証を行う,そして,マルチスケール特徴抽出の相関分析と現在の権限をに基づくSPM8方法と比較したFMRIデータを分析する。解析結果により,3つの方法の検出領域の位置が同じで,しかし活性化ボクセル数はそれぞれ、29453811と1454である。結果により,広がりはマルチスケール特徴抽出とT検証各自の利点を統合して,新しい方法の適用範囲が比較的マルチスケール特徴抽出に基づく相関分析がより広いため,SPM8よりもより良いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  ボクセル ,  *特徴抽出 ,  雑音除去
準シソーラス用語： チャンク ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測・解析一般  (EL03010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスケール ,  特徴抽出 ,  t検定 ,  fMRI ,  分析