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上传时间: 2021-03-05
详细说明：在本文中，我们研究了基于同步的数据驱动聚类分析法（SBCA）用于功能磁学分析共振成像（fMRI）数据，特别是用于检测从fMRI数据进行功能激活。 我们首先定义一个新措施所有数据点对之间的相似度（即体素）集成了完整的相位同步和幅度相关。 这些成对的相似性被认为是一组仓本振荡器之间的耦合，进而发展根据最近邻居规则。 随着网络的发展， 相似的数据点自然地彼此同步并形成不同的集群。 交互作用的聚类行为因此，耦合振荡器的网络反映了群集原始多个时间序列的属性。 聚集区域其互相关系数远大于其他区域被认为是功能激活的大脑区域。 通过对听觉和视觉区域的fMRI数据进行分析， 结果表明，公认的大脑功能激活在与来自的一般线性模型的那些完全对应SPM，但时间复杂度非常低。 我们进一步比较我们的结果与传统的K均值方法相比较，发现我们新的聚类方法可以区分不同的响应模式比K均值方法，可用于检测功能从事件相关的实验性fMRI数据激活。
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