功能核磁共振成像信號(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)是應(yīng)用較為廣泛的復數(shù)高維腦功能信號,能夠觀測活動中的大腦信號。同時具有空間分辨率高、非侵入等特點。較為常見的fMRI處理過程包括降維、白化、盲信號分離等步驟。其中盲分離性能對降維成分數(shù)(即模型階數(shù))較為敏感,過大或過小可造成有效成分的混迭。以往的模型階數(shù)估計工作主要限于信息論方法,該方法需要下采樣以滿足其獨立同分布要求。然而,下采樣可造成信息損失,進而導致階數(shù)欠估計。另外,復數(shù)fMRI數(shù)據(jù)含有較大的噪聲干擾,對模型階數(shù)估計也構(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數(shù)fMRI數(shù)據(jù)特性,提出了一種新的模型階數(shù)估計方法。本文主要工作如下：(1)研究了復數(shù)fMRI的非環(huán)形特性,給出了復數(shù)信號的非環(huán)形性定義,研究了fMRI幾種非環(huán)形度(DOI)的具體計算方法,并針對本文要求進行了選擇。(2)采用PCA方法對復數(shù)fMRI信號進行消噪。介紹了非環(huán)PCA方法,包括詳細的計算方法以及與標準PCA的區(qū)別和聯(lián)系,利用仿真信號和實際fMRI數(shù)據(jù)進行了兩種PCA的比較,得到標準PCA適于fMRI消噪的結(jié)論。(3)提出了基于標準PCA消噪信號DOI特性的模型階數(shù)估計方法,基于SORTE算法對不同主成分下的消噪信號DOI曲線進行拐點檢測。利用本文方法和信息論方法對fMRI仿真信號和實際信號進行了模型階數(shù)估計,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。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2016
【中圖分類】：R445.2;TN911.7

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