Spatiotemporal fMRI Data Processing Using Generalized Canonical Correlation Analysis
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 749
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_057
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
Common fMRI data processing techniques usually minimize a temporal cost function or fit a temporal model toextract an activity map. In our previous work [1] we used generalized canonical correlation analysis to extract a highly, spatially reproducible statistical parametric map (SPM) from fMRI data using a cost function that does not depend on a model of the subjects' temporal response. Here we focus on using a cost function that simultaneously maximizes temporal and spatial reproducibility of MRI statistical parametric map. Based on amodified version of generalized canonical correlation analysis (gCCA) we propose a method to extract a highly reproducible map by maximizing the sum of the pair-wise correlations between pairs of maps while the associated temporal response to the extracted map follows the subjects’ temporal response. The proposed method is applied to BOLD fMRI datasets without any spatial smoothing from 10 subjects performing a simple reaction time (RT) task. Using the NPAIRS split-half resampling framework with a reproducibility measure based on SPM correlations [2] we compare the proposed approach with our pervious work presented in [1]. Our results show that the proposed modified gCCA is an efficient approach for extracting both default mode network and task mode network.
کلیدواژه ها:
canonical correlation analysis (gCCA) ، functional magnetic resonance (fMRI) ، multivariate techniques
نویسندگان
Babak Afshin-Pour
School of Electrical and Computer Engineering, University College of Engineering, University of Tehran Tehran, ran
Gholam-Ali Hossein Zadeh
School of Electrical and Computer Engineering, University College of Engineering, University of Tehran Tehran, ran
Stephen C.Strothr
Rotman Research Institute, Baycrest, Toronto, Ontario, Canada
Chery Gardy
Rotman Research Institute, Baycrest, Toronto, Ontario, Canada