关于fmri数据分析的两大类,四种方法
2014-03-28 08:15
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关于fmri数据分析的两大类,四种方法:
数据驱动:
tca:其实这种方法,主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析,则必须要利用其他的数据方法,比如结合ICA。
ica:作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法,就像和小波、傅立叶类似。只不过,比他们要更一般化。小波和傅立叶主要是在频率域做分析,而ica提取出的成分是统计独立的。这些成分,可以理解为本质上有是独立的成分。这就已经超越了频域相同的范畴,更加一般化了。
聚类:什么意思呢。先找指标,特征。然后,剩余的方法,就完全和老冯的属性论,定性映射是相仿的。就是根据欧氏距离来判断,二者是否属于一类。
模型驱动:基于spm的glm模型,这种方法,采用了hrf对block数据进行了卷积,然后将得到的waveform与大脑的生理测量数据进行拟合。最后,利用t-test or f-test进行拟合的判别。
数据驱动:
tca:其实这种方法,主要是提取时间维的特征。如果用它来进行数据的分析,则必须要利用其他的数据方法,比如结合ICA。
ica:作为pca的一般化实现。是一种结构化的方法,就像和小波、傅立叶类似。只不过,比他们要更一般化。小波和傅立叶主要是在频率域做分析,而ica提取出的成分是统计独立的。这些成分,可以理解为本质上有是独立的成分。这就已经超越了频域相同的范畴,更加一般化了。
聚类:什么意思呢。先找指标,特征。然后,剩余的方法,就完全和老冯的属性论,定性映射是相仿的。就是根据欧氏距离来判断,二者是否属于一类。
模型驱动:基于spm的glm模型,这种方法,采用了hrf对block数据进行了卷积,然后将得到的waveform与大脑的生理测量数据进行拟合。最后,利用t-test or f-test进行拟合的判别。
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