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电子发烧友网>电子资料下载>医疗电子>如何使用扩展的低阶多元广义线性模型进行脑节点识别方法

如何使用扩展的低阶多元广义线性模型进行脑节点识别方法

2018-12-12 | rar | 0.75 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  针对现有单节点模型识别准确度较低以及低阶多元广义线性模型( LRMGLM)计算时间过长和使用局限性问题,提出基于扩展的低阶多元广义线性模型( ELRMGLM)的脑节点识别方法。首先,建立可以同时处理两次实验所有节点数据的ELRMGLM,以更多的时间空间信息来提高算法的准确度;然后,利用带时空平滑惩罚项的优化函数引入先验信息,并通过迭代函数对模型参数进行求解;最后,使用基于K-means的快速选择策略实现惩罚参数和大脑节点的快速选择。三次样本实验中,ELRMGLM的准确度分别比经典血液动力学响应函数(canonical)方法、平滑有限脉冲响应( SFIR)方法、正则化和广义交叉验证(Tik-GCV)方法的最优结果提升了约20010、8010、20010,略优于LRMGLM,且计算时间是LRMGLM的1/750。实验结果表明,ELRMGLM能有效提高大脑节点的识别准确度,减少计算时间。

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