脑活动多尺度局部对比度图像贝叶斯重建的方法及系统

摘要

本公开提出了脑活动多尺度局部对比度图像贝叶斯重建的方法及系统，包括：获得功能性磁共振成像数据，基于功能性磁共振成像数据将体素活动转换成统计上尽可能彼此独立的时间变量，并将所述变量馈送到朴素贝叶斯分类器；朴素贝叶斯分类器对独立变量进行进一步分析，计算独立变量中每个类别的后验概率，预测的标签将被分配给概率最大的类；预测所有功能性磁共振成像数据的局部对比度后，用最小二乘法得到最佳组合系数，使用所有随机图像会话数据重新训练的组合系数和局部解码器被集成到重建模型中，用于进行脑活动多尺度局部对比度图像重建。在有限牺牲重建精度的情况下，神经网络独立成分分析比SMLR算法更有效，后者将计算时间从数小时减少到数秒。