Group-PCA for very large fMRI datasets - ScienceDirect
2014年11月1日 · The first of the new approaches for large group-level PCA (referred to as MIGP — MELODIC's Incremental Group-PCA), was developed specifically with rfMRI in mind, and …
Functional principal component analysis of fMRI data
We describe a principal component analysis (PCA) method for functional magnetic resonance imaging (fMRI) data based on functional data analysis, an advanced nonparametric approach. …
MP-PCA denoising of fMRI time-series data can lead to artificial ...
2023年6月1日 · MP-PCA denoising performance was investigated in preclinical fMRI and simulations. MP-PCA enhances sensitivity to activated regions but reduces spatial specificity. …
对于利用pca 和 cca 进行fmri激活区识别的理解 - CSDN博客
2017年3月31日 · 本文探讨了fMRI数据处理中的两种关键方法：主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA），这两种方法能够从多维度数据中提取有效信息，降低数据复杂度。 PCA擅长揭示 …
Detecting functional connectivity in fMRI using PCA and …
A fMRI connectivity analysis approach combining principal component analysis (PCA) and regression analysis is proposed to detect functional connectivity between the brain regions. By …
概率主成分分析在fMRI数据分析中的应用 - wanfangdata.com.cn
在介绍了PCA方法，广义PCA方法在fMRI数据分析中的应用后，本论文主要介绍了概率PCA方法的原理，并且将这种方法用在功能性磁共振图像的数据分析中。 概率PCA方法包括高斯PPCA方 …
对于利用pca 和 cca 进行fmri激活区识别的理解 - 二郎那个三郎
2014年4月12日 · PCA通过检测随实验条件变化的开始一部分空间特征模式的时间形式，确定与反应有关的功能系统的分布特征，侧重于描述功能系统的分布而不是定位，用于探索各功能区之 …
Group-PCA for very large fMRI datasets - PubMed
2014年11月1日 · Increasingly-large datasets (for example, the resting-state fMRI data from the Human Connectome Project) are demanding analyses that are problematic because of the …
概率主成分分析在fMRI数据分析中的应用 - 百度学术
主成分分析 (PCA)方法是一种重要的数据降维方法,它本质上是一种线性影射,因其算法简单有效,现在已经在各个领域内得到了广泛的应用.在应用中人们还发展了许多新的PCA算法,比如非线 …
Brain fMRI processing and classification based on combination of PCA …
To relieve the curse of dimensionality in fMRI image, PCA combines with SVM to form a feature-based classification method in this work. PCA is employed to find a more compact and …