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基于SVM的fMRI数据分类:一种解码思维的方法
被引量:
8
1
作者
相洁
陈俊杰
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期286-291,共6页
使用机器学习分类f MRI数据的方法已逐渐被应用到解码思维状态的研究中.对比了使用血氧含量水平(blood oxygenlevel dependent,BOLD)累计变化和使用BOLD变化时间序列作为特征值训练SVM分类器,并依此来判断人脑正在执行的高级思维类型....
使用机器学习分类f MRI数据的方法已逐渐被应用到解码思维状态的研究中.对比了使用血氧含量水平(blood oxygenlevel dependent,BOLD)累计变化和使用BOLD变化时间序列作为特征值训练SVM分类器,并依此来判断人脑正在执行的高级思维类型.在预测4×4 Sudoku问题类型的实验中,使用BOLD时间序列为特征的方法分类正确率较高.通过分析分类正确率较高的voxel的解剖结构,发现很多voxel位于前额、顶叶、前扣带回等与高级思维关系密切的脑区,实验结论与认知神经科学相关结论吻合.该方法可以进一步应用在脑机接口(brain computer interface,BCI)等领域.
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关键词
SVM分类
FMRI
解码思维状态
BOLD变化模式
脑机接口
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM的fMRI数据分类:一种解码思维的方法
被引量:
8
1
作者
相洁
陈俊杰
机构
太原理工大学计算机与软件学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期286-291,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60773004
60875075
+1 种基金
60970059)
山西省自然科学基金项目(2007011050)~~
文摘
使用机器学习分类f MRI数据的方法已逐渐被应用到解码思维状态的研究中.对比了使用血氧含量水平(blood oxygenlevel dependent,BOLD)累计变化和使用BOLD变化时间序列作为特征值训练SVM分类器,并依此来判断人脑正在执行的高级思维类型.在预测4×4 Sudoku问题类型的实验中,使用BOLD时间序列为特征的方法分类正确率较高.通过分析分类正确率较高的voxel的解剖结构,发现很多voxel位于前额、顶叶、前扣带回等与高级思维关系密切的脑区,实验结论与认知神经科学相关结论吻合.该方法可以进一步应用在脑机接口(brain computer interface,BCI)等领域.
关键词
SVM分类
FMRI
解码思维状态
BOLD变化模式
脑机接口
Keywords
SVM classification
fMRI
decoding mental state
BOLD effect
brain computer interface
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM的fMRI数据分类:一种解码思维的方法
相洁
陈俊杰
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010
8
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