TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Clustering of Dependent Components: A New Paradigm for fMRI Signal Detection"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Clustering of Dependent Components: A New Paradigm for fMRI Signal Detection | EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2005 19 3089-3102 2005 Hindawi Publishing Corporation Clustering of Dependent Components A New Paradigm for fMRI Signal Detection Anke Meyer-Base Department of Electrical and Computer Engineering Florida State University Tallahassee FL 32310-6046 USA Email amb@ Monica K. Hurdal Department of Mathematics Florida State University Tallahassee FL 32306-4510 USA Email mhurdal@ Oliver Lange Department of Electrical and Computer Engineering Florida State University Tallahassee FL 32310-6046 USA Email oliver@ Helge Ritter Neuroinformatics Group Faculty of Technology University of Bielefeld 33501 Bielefeld Germany Email helge@ Received 1 February 2004 Exploratory data-driven methods such as unsupervised clustering and independent component analysis ICA are considered to be hypothesis-generating procedures and are complementary to the hypothesis-led statistical inferential methods in functional magnetic resonance imaging fMRI . Recently a new paradigm in ICA emerged that of finding clusters of dependent components. This intriguing idea found its implementation into two new ICA algorithms tree-dependent and topographic ICA. For fMRI this represents the unifying paradigm of combining two powerful exploratory data analysis methods ICA and unsupervised clustering techniques. For the fMRI data a comparative quantitative evaluation between the two methods tree-dependent and topographic ICA was performed. The comparative results were evaluated by 1 task-related activation maps 2 associated time courses and 3 ROC study. The most important findings in this paper are that 1 both tree-dependent and topographic ICA are able to identity signal components with high correlation to the fMRI stimulus and that 2 topographic ICA outperforms all other ICA methods including tree-dependent ICA for 8 and 9 ICs. However for 16 ICs topographic ICA is outperformed by treedependent ICA KGV using as an

• Báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo khoa học
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học nông nghiệp
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành sinh học
• báo cáo ngành vật lý
• phân tích nhiệt
• báo cáo ngành chăn nuôi
• nghiên cứu khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• công nghiệp hóa
• hiện đại hóa
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• phát triển kinh tế
• báo cáo ngành kỹ thuật
• báo cáo về tin học
• báo cáo tiếng anh
• báo cáo kỹ thuật
• báo cáo sinh học
• báo cáo nông nghiệp
• báo cáo văn học