【摘 要】
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为了解决脑机接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信号的数据分类问题,提出了使用后顶叶皮层进行特征选择的支持向量机分类方法。首先通过核
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西职工医学院信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目:抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究(61170136),多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究(61373101);山西省软科学研究资助项目(2016041035-1)
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为了解决脑机接口中功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)信号的数据分类问题,提出了使用后顶叶皮层进行特征选择的支持向量机分类方法。首先通过核磁设备采集数据,对数据预处理后,将后顶叶皮层的体素选择为特征,然后把血氧水平依赖(blood oxygen level dependent,BOLD)值的峰值和累积变化作为特征提取,最后使用支持向量机进行数据的分类。实验表明,选择后顶叶皮层作为特征是可行的;使用BOLD峰值的分类精度要高于使用BOLD累积变化的分类精度。
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