fMRI数据分析处理原理及方法 来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质

<The NPAIRS Computational Statistics Framework for Data Analysis in Neuroimaging> Strother. performance metric ,作为评测分析的量化方式,我们必须对分析的结果和效应进行量化分析. 1.通过将(p,r)作为一个函数用来衡量PDA分析的主成份子空间的大小. NPAIRS框架有三个作用: 1.衡量全局信噪比: 2.衡量fmri数据集的维度: 3.优化fmri数据处理的时间轴. 2.以前的PE

上周: python验证lstm,效果不好.很多拟合的是直线.C++抄了个lstm,输出也是直线,不知道是程序的问题,还是模型的问题. 尝试bp神经网络求解.代码是抄的.回看天数是写死的,隐层只有一层.调节了隐层节点,学习率,误差率.分数不如AR. 自己写bp,想写的太完美,暂时没写出来. 使用spss看了数据的信息,数据有自相关性,数据间有互相关性. Matlab做了平稳检测,多数数据都是平稳的.随机性检测,当时理解的有问题,以spss的为准. Matlab的拟合工具箱,尝试预测了flavor

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html 数据预处理主要包括数据导入.电极定位.电极返回.滤波.去除伪迹.重建参考.分段.叠加平均等步骤.只有经过预处理的数据,才能进行特征值提取以进一步进行方差分析等操作.EEGLAB对数据处理的优点无需赘述.很多情况下,后续被试的预处理与第一个被试的处理过程是一样的.在这种情况下就可以采用批处理的方式进行,以便减少处理数据的时间并保持数据间参数的一致性,有利于后续数据的统计分析.在此主要有

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节 一.功能图像数据的性质 功能磁共振数据包括解剖(结构)

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的形式对其进行滤波.换言之,点云没有图像与信号那么明显的定义域. 点云在空间中分布很广泛.历整个点云中

很早之前写过<双边滤波算法的简易实现bilateralFilter>. 当时学习参考的代码来自cuda的样例. 相关代码可以参阅: https://github.com/johng12/cudaSamples/tree/master/cudaSamples/3_Imaging/bilateralFilter 由于算法逻辑非常清晰,就不多解释了. 需要补课的,请移步<o(1)复杂度之双边滤波算法的原理.流程.实现及效果.> 代码见:bilateralFilter_cpu.cpp 文件

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文

1.增强对比度:halcon算子 equ_histo_image (GrayImage, ImageEquHisto) 2.空间滤波基础 滤波指接受或拒绝一定的频率分量.低通滤波器的最终效果是模糊(平滑)一副图像.空间滤波器由(1)一个领域(典型地是一个较小的矩形),(2)对该邻域包围的图像元素执行的预定义操作组成.滤波产生一个新像素,新像素的坐标等于邻域中心的坐标,像素的值是滤波操作的结果. 2.1平滑空间滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声.模糊处理经常用于预处理任务中,如在大目标提取前

作者:桂. 时间:2017-03-24  06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC

在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声.在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波,PC

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 PCA算法前面在前面的博客中已经有介绍,这里简单在描述一下,更详细的PCA算法请参考我的博客: 机器学习实战ByMatlab(二)PCA算法 PCA 的主要计算步骤 1.数据预处理,使得每一维数据都有相同的均值0 2.计算数据的协方差矩阵,Σ=1m∑mi=1(x(i))(x(i))TΣ=1m∑i=1m(x(i))(x(i))T 3.对协方差矩阵 ΣΣ 进行奇异值分解,得到特征值 u

中值滤波C语言优化 图像平滑是图像预处理的基本操作,本文首先用不同的方法对一张图片做预处理比较它们效果的不同,然后针对中值滤波,实现了一种快速实现.(其实是copy的opencv实现,呵呵).因为opencv的实现方法感觉太好了,今天就特别写下来.既有备忘的作用,同时如果谁看到这篇文章,也可以借鉴下opencv的实现. 1 原始图像 2 均值滤波图像 3 中值滤波图像 4 双边滤波图像 5高斯滤波图像 上图的代码 void CDialogTest2013Dlg::OnBnClickedMfcbu

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/4991232.html 点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 1.点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 2.点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,

1.介绍 OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作主要被分为了两大类:线性邻域滤波和非线性滤波.线性邻域滤波常见的有“方框滤波“,”均值滤波“和”高斯滤波“三种,二常见的非线性滤波主要是中值滤波”和“双边滤波”.本文将将简略介绍这几种滤波操作的不同点,以及他们各自的特点. 2.理论与概念讲解 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性.消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化

.About图像滤波 频率:可以这样理解图像频率,图像中灰度的分布构成一幅图像的纹理.图像的不同本质上是灰度分布规律的不同.但是诸如"蓝色天空"样的图像有着大面积近似的灰度强度,而某个充满微小物体的细微场景则灰度变化迅速.定义图像轻度变化快的信息为一幅图像的高频信息,鲤鱼边缘,定义变换缓慢的信息为低频信息.傅里叶变换或者余弦变换,可以明确的显示图像的频谱. 图像滤波意图在保证细节的情况下对目标图像的噪声进行抑制.是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分