甄宗磊;田杰;张慧 局部区域信息的自适应集成用于检测精细的大脑活动模式。 （英语） Zbl 1177.78051号 科学。中国，Ser。E类 51，第11期，1980-1989（2008）. 摘要：随着功能磁共振成像（fMRI）技术的快速发展，fMRI数据的空间分辨率不断提高。这为我们检测大脑活动的精细模式提供了可能性。已建立的fMRI数据分析的单变量和多变量方法大多侧重于检测激活斑点，而没有考虑斑点内的分布精细模式。为了提高激活检测的灵敏度，本文将多元统计方法和单变量统计方法相结合来发现细粒度的活动模式。对于大脑中的一个体素，构建一个局部均匀区域。然后，利用多元统计方法对局部均匀区域的时间过程进行综合。最后使用单变量统计方法构造该体素的统计兴趣。该方法明确考虑了活动模式的结构和局部大脑区域的现有噪音。因此，它可以突出局部地区的精细活动模式。模拟和真实fMRI数据的实验表明，该方法显著提高了检测包含实验条件微妙信息的精细脑活动模式的灵敏度。 MSC公司： 78A70型 光学和电磁理论的生物学应用 92 C55 生物医学成像和信号处理 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 65层20 超定系统伪逆的数值解 关键词：功能性磁共振成像;主成分分析;一般线性模型;本地区;精细活动模式 软件：引导数据库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Zhen}等人，科学。中国，Ser。E 51，第11号，1980--1989（2008；Zbl 1177.78051） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Ogawa S、Lee T、Kay A等。对比度依赖于血氧的脑磁共振成像。美国国家科学院院刊，1990，87（24）：9868–9872·doi:10.1073/pnas.87.24.9868 [2] Kwong K，Belliveau J，Chesler D，等。初级感觉刺激期间人脑活动的动态磁共振成像。美国国家科学院院刊，1992，89（12）：5675–5679·doi:10.1073/pnas.89.12.5675 [3] Peterson K、Nichols T、Poline J等。功能神经成像的统计局限性I.非差异方法和统计模型。Philos Trans R Soc Lond B生物科学，1999，354（1387）：1240–1260 [4] Peterson K，Nichols T，Poline J等。功能神经成像的统计局限性II，信号检测和统计推断。Philos Trans R Soc Lond B生物科学，1999，354（1387）：1261–1281·doi:10.1098/rstb.1999.0478 [5] Friston K，Holmes A，Worsley K等。功能成像中的统计参数图：一般线性方法。Hum Brain Mapp，1995，2（4）：189-210·doi:10.1002/hbm.460020402 [6] Friston K，Holmes A，Poline J等。功能磁共振成像时间序列分析回顾。神经影像，1995，2（1）：45–53·文件编号：10.1006/nimg.1995.1007 [7] Friston K、Josephs O、Zarahn E等。平滑还是不平滑？fMRI时间序列分析中的偏差和效率。神经影像，2000，12（2）：196–208·doi:10.1006/nimg.2000.0609 [8] Kriegeskorte N，Goebel R，Bandettini P。基于信息的脑功能图。美国国家科学院院刊，2006，103（10）：3863–3868·doi:10.1073/pnas.0600244103 [9] Bandettini P.今天的功能性MRI。国际心理物理杂志，2007，63（2）：138–145·doi:10.1016/j.ijp心理学.2006.03.016 [10] Friston K、Frith C、Liddle P等。功能连接性：大型（PET）数据集的主成分分析。《大脑血流代谢杂志》，1993，13（1）：5–14·doi:10.1038/jcbfm.1993.4文件 [11] McKeown M，Makeig S，Brown G，et al.通过盲分离成独立的空间成分来分析fMRI数据。人类大脑图谱，1998，6（3）：160–188·doi:10.1002/（SICI）1097-0193（1998）6:3<160:：AID-HBM5>3.0.CO；2-1 [12] Formisano E，Esposito F，Kriegeskorte N，et al.功能磁共振成像时间序列的空间独立成分分析：皮层成分的表征。神经计算，2002，49（1-4）：241-254·doi:10.1016/S0925-2312（02）00517-9 [13] Calhoun V、Adali T、Pearlson G等。包含一对任务相关波形的功能性MRI数据的时空独立成分分析。人类大脑图谱，2001，13（1）：43–53·doi:10.1002/hbm.1024 [14] Duann J，Jung T，Kuo W，等。事件相关BOLD信号的单序列变异性。神经影像，2002，15（4）：823–835·doi:10.1006/nimg.2001.1049 [15] Strother S，Anderson J，Hansen L，et al.功能性神经影像实验的定量评估：NPAIRS数据分析框架.神经影像，2002，15（4）：747-771·doi:10.1006/nimg.2001.1034 [16] Turner R.一个静脉能排出多少皮层？激活相关脑血氧合变化的下游稀释。神经影像，2002，16（4）：1062–1067·doi:10.1006/nimg.2002.1082 [17] Andersen A H，Gash D M，Avison M J。fMRI测量动态响应的主成分分析：广义线性系统框架。麦格纳森成像，1999，17（6）：795–815·doi:10.1016/S0730-725X（99）00028-4 [18] Worsley K、Poline J、Friston K等。使用多元线性模型表征PET和fMRI数据的响应。神经影像，1998，6（4）：305-319·doi:10.1006/nimg.1997.0294 [19] McIntosh A，Chau W，Protzner A.使用偏最小二乘法对事件相关fMRI数据进行时空分析。神经影像，2004 23（2）：764–775·doi:10.1016/j.neuroimage.2004.05.018 [20] Tononi G、McIntosh A、Russell D等。功能聚类：识别神经影像数据中的强交互脑区。神经影像，1998，7（2）：133–149·doi:10.1006/nimg.1997.0313 [21] Katanoda K、Matsuda Y、Sugishita M等。功能性MRI数据分析的时空回归模型。神经影像，2002，17（3）：1415-1428·doi:10.1006/nimg.2002.1209 [22] 臧毅，姜涛，陆毅，等。功能磁共振成像数据分析的区域同质性方法。神经影像，2004，22（1）：394–400·doi:10.1016/j.neuroimage.2003.12.30 [23] Morel J，Solimini S.图像分割中的变分方法。巴塞尔：Birkhauser出版社，1995年·Zbl 0827.68111号 [24] 陆毅，姜涛，臧毅，等。功能磁共振成像数据分析的区域生长方法。神经影像，2003，20（1）：455–465·doi:10.1016/S1053-8119（03）00352-5 [25] Bellec P，Perlbarg V，Jbabdi S，et al.利用fMRI识别大脑中的大规模网络.神经影像，2006，29（4）：1231–1243·doi:10.1016/j.neuroimage.2005.08.044 [26] Friston K J、Fletcher P、Josephs O等。事件相关功能磁共振成像：表征差异反应。神经影像，1998，7（1）：30–40·doi:10.1006/nimg.1997.0306 [27] Langer N.生物统计学教程：通过功能磁共振成像进行人脑绘图的统计方法。Stat Med，1996，15（4）：389–428·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19960229）15:4<389:：AID-SIM285>3.0.CO；2-J型 [28] Sorenson J，Wang X.功能磁共振成像技术评估的ROC方法。麦格纳森医学，1996，36（5）：737–744·doi:10.1002/mrm.1910360512 [29] Skudlarski P，Constable R T，Gore J C.功能MRI中使用的统计方法的ROC分析：个体受试者。神经影像，1999，9（3）：311-329·doi:10.1006/nimg.1999.0402 [30] Nichols T，Holmes A.功能神经成像的非参数置换测试：带示例的引物。人类大脑映射，2000，15（1）：1–25·doi:10.1002/hbm.1058 [31] Efron B，Tibshirani R.靴带简介。纽约：查普曼厅，1993年。202–219 ·Zbl 0835.62038号 [32] Genovese C，Lazar N，Nichols T.使用错误发现率对功能神经成像中的统计图进行阈值化。神经影像，2002，15（4）：870-878·doi:10.1006/nimg.2001.1037 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。