基于一般線性模型的功能磁共振成像回歸量正交化
本文選題:功能磁共振成像 切入點:共線性 出處:《計算機(jī)應(yīng)用》2017年06期
【摘要】:針對功能磁共振成像(f MRI)模型回歸量之間存在共線性的問題,提出了一種正交化的方法。首先,確定感興趣以及待正交的回歸量;其次,從待正交回歸量中減去與感興趣回歸量相關(guān)的部分,使模型中共線的回歸量正交分解為相互獨立的部分,以此來消除共線性的影響。此外,還討論和分析了正交化對一般線性模型的影響。最后,分別使用一些合成數(shù)據(jù)和當(dāng)前一個流行的f MRI數(shù)據(jù)分析軟件包——腦功能磁共振圖像軟件包(FSL)進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果表明,正交化方法可以消除模型中的共線性,并且提高感興趣回歸量的顯著性,從而實現(xiàn)準(zhǔn)確的腦功能定位,可以應(yīng)用于對腦的基礎(chǔ)研究和臨床治療。
[Abstract]:In order to solve the problem of collinearity between regression variables of functional magnetic resonance imaging (fMRI) model, a method of orthogonalization is proposed. Firstly, the regression variables of interest and to be orthogonal are determined; secondly, By subtracting the parts related to the regression quantity of interest from the quadrature regression quantity, the regression quantity of the collinear line of the model is decomposed into independent parts to eliminate the influence of collinearity. The effects of orthogonalization on general linear models are also discussed and analyzed. Finally, some synthetic data and a popular f MRI data analysis software package, brain functional Magnetic Resonance Imaging (MRI), are used for experiments. The experimental results show that, The orthogonalization method can eliminate the collinearity in the model and increase the significance of the regression of interest, which can realize the accurate localization of brain function, and can be applied to the basic research and clinical treatment of brain.
【作者單位】: 上海電力學(xué)院自動化工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61203224) 上海市教委科技創(chuàng)新項目(13YZ101)~~
【分類號】:R445.2;TP391.41
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,本文編號:1687525
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