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J-GLOBAL ID：202102213605775836   整理番号：21A1177445

低複雑性のfMRI脳活性化領域位置決めのブラインド分離アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A blind separation algorithm with low complexity for fMRI brain activation

著者 (3件)： Chen Anying (云南民族大学電气信息工程学院,云南昆明 650500) ,  Wu Haifeng (云南民族大学電气信息工程学院,云南昆明 650500) ,  Li Dong (云南民族大学電气信息工程学院,云南昆明 650500)
資料名： Tu Xue Xuebao  (Tu Xue Xuebao)
巻： 41  号： 6  ページ： 947-953  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3013A  ISSN： 2095-302X  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： 機能的磁気共鳴映像法(FMRI)は一種の医学映像技術であり、非侵襲性と高い時空分解能などのメリットがあるため、脳領域定位に広く応用されている。しかし、従来のFMRI信号分離アルゴリズムの複雑性があまり高く、実行時間が長いため、FMRI技術が脳機能の研究に有効に応用できない。従来のFMRI脳領域分離アルゴリズムの計算複雑性問題に対して、2次ハーダ符号変換に基づくブラインド分離アルゴリズムを提案した。fMRIデータにおける血中酸素レベル依存(BOLD)信号の相関関数を計算し,次に,その固有値分解により,脳領域位置を活性化させた。ハーダコードは1または-1だけで構成されるので,BOLD信号相関行列の計算の複雑さを減らすことができる。シミュレーション結果により,高次統計量の独立成分分析(ICA)および二次統計量のFourier変換ブラインド分離アルゴリズムと比較して,このアルゴリズムの計算時間は,それぞれ,25%および50%であり,そして,位置決め誤差は,比較的近かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier変換 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  相関関数 ,  計算量 ,  定位 ,  NMRイメージング ,  高次統計量 ,  独立成分分析
準シソーラス用語： 固有値分解 ,  相関行列 ,  実行時間 ,  *ブラインドソース分離 ,  信号源分離 ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経の基礎医学  (GN01020W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 低複雑性 ,  fMRI ,  脳活性化 ,  ブラインド ,  アルゴリズム