基于一般线性模型的功能磁共振成像回归量正交化

发布时间：2018-03-30 20:22

  本文选题：功能磁共振成像　切入点：共线性　出处：《计算机应用》2017年06期

【摘要】：针对功能磁共振成像(f MRI)模型回归量之间存在共线性的问题,提出了一种正交化的方法。首先,确定感兴趣以及待正交的回归量;其次,从待正交回归量中减去与感兴趣回归量相关的部分,使模型中共线的回归量正交分解为相互独立的部分,以此来消除共线性的影响。此外,还讨论和分析了正交化对一般线性模型的影响。最后,分别使用一些合成数据和当前一个流行的f MRI数据分析软件包——脑功能磁共振图像软件包(FSL)进行实验。实验结果表明,正交化方法可以消除模型中的共线性,并且提高感兴趣回归量的显著性,从而实现准确的脑功能定位,可以应用于对脑的基础研究和临床治疗。
[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.
【作者单位】： 上海电力学院自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61203224) 上海市教委科技创新项目(13YZ101)~~
【分类号】：R445.2;TP391.41

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