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改进的时间簇分析方法和时间簇分析方法对针刺合谷的fMRI功能数据的分析研究

The Improved Temporal Clustering Analysis Method Applying to the Whole Brain Data in Acupuncture fMRI Study
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摘要 目的:验证改进时间簇分析方法处理全脑数据的有效性。方法:利用SPM2软件把大脑分割成灰质、白质和脑脊液,处理数据时只考虑灰质里的像素。分别用时间簇分析方法和改进的时间簇分析方法处理同一组针刺合谷的全脑数据,得到两种方法处理的每个被试的时间簇分析曲线和所有被试的时间簇的平均曲线。结论:改进的时间簇分析方法的灵敏度比时间簇分析方法的灵敏度有了明显的提高。 Objective: To testify the validity of the modified temporal clustering analysis (TCA) to detecting the whole brain data. Methods: SPM2 was used to segment the functional images into gray matter, white matter and CSF and only the pixels in gray matter were considered. Both TCA and MTCA methods were applied separately for resulted fMRI data of every subject and then TCA time-series of every subject was obtained. Averaging the nine time curves for each subject, average time-se- ries of group activation was obtained. Conclusion: The modified TCA method shows a significant improvement in the sensitivity to detect activation peaks of the whole brain.
作者 鲁娜
出处 《图像与信号处理》 2017年第2期114-120,共7页 Journal of Image and Signal Processing
基金 广东省卫生厅基金资助(A2014280).
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