基于相似度矩阵约减的仿射聚类fMRI数据分析

发布时间：2017-06-12 09:13

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【摘要】：利用仿射聚类(APC)方法分析数据量庞大的功能磁共振成像(fMRI)数据时,在时间复杂度、数据存储和聚类效果等方面存在局限性。为此,提出一种融合稀疏仿射传播聚类(SAPC)和相似度矩阵约减的新方法(SDAPC)。对fMRI数据进行稀疏逼近后,结合高斯密度函数和欧式距离对稀疏数据进行密度分析,完成约减后fMRI数据的功能连通性检测。任务态数据实验结果表明,对于单被试,SDAPC的ROC曲线与SAPC接近,但运行速度比SAPC提高了约3倍;对于多被试,SDAPC和SAPC的ROC曲线效果均优于其单被试的ROC曲线。静息态数据实验结果进一步表明,SDAPC能成功提取出9个静息态脑网络。
【作者单位】： 上海海事大学信息工程学院;
【关键词】： 仿射传播聚类 功能磁共振成像 时间复杂度 相似度矩阵约减 高斯密度函数
【基金】：国家自然科学基金(31170952,31470954) 上海市教育委员会科研创新重点项目(11ZZ143)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0概述基于血氧水平依赖效应的功能磁共振成(functionalMagnetic Resonance Imaging,fM RI)技术能有效地进行脑区域连通性检测。仿射传播聚类(AffinityPropagation Clustering,APC)[1]最先由Frey和Dueck教授提出,目前已应用到fM RI数据分析并得到了较好的结果[2-3]。APC假设所

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 龚石钰;;两平面场仿射及其在工程上的应用[J];成都科技大学学报;1989年06期

2 李天宝,陈文波,石世宏;仿射图形的计算机作图方法的研究[J];南华大学学报(理工版);2003年01期

3 张青,李永慈,唐守正;基于仿射重构的树高测量[J];计算机工程与应用;2005年31期

4 张桂梅;任伟;储s

本文编号：443739