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A lattice computing approach for on-line fMRI analysis

机译:在线fMRI分析的晶格计算方法

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摘要

We introduce an approach to fMRI analysis based on the Endmember Induction Heuristic Algorithm (EIHA). This algorithm uses the Lattice Associative Memory (LAM) to detect Lattice Independent vectors, which can be assumed to be Affine Independent, and therefore candidates to be the endmembers of the data. Induced endmembers are used to compute the activation levels of voxels as result of an unmixing process. The endmembers correspond to diverse activation patterns, one of these activation patterns corresponds to the resting state of the neuronal tissue. The on-line working of the algorithm does not need neither a previous training process nor a priori models of the data. Results on a case study compare with the results given by the state of art SPM software.
机译:我们介绍了一种基于末端成员归纳启发式算法(EIHA)的fMRI分析方法。该算法使用格关联存储器(LAM)来检测格独立向量,该向量可以被认为是仿射无关的,因此可以选择作为数据的末端成员。诱导的末端成员用于计算作为分解过程结果的体素的激活水平。末端成员对应于各种激活模式,这些激活模式之一对应于神经元组织的静止状态。该算法的在线工作既不需要先前的训练过程,也不需要数据的先验模型。案例研究的结果与最新的SPM软件给出的结果进行了比较。

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