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多变量相关系数分解及其在脑电相干源成像中的应用

Multivariate Correlation Coefficient Decomposition and Its Application to Map the Coherent Sources in Human Brain

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【作者】 张军鹏尧德中崔园

【Author】 ZHANG Jun-Peng~(1,2) YAO De-Zhong~(1*) CUI Yuan~2~1(Life School,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 610054)~2(Chengdu Military Medical College,Chengdu 610083)

【机构】 电子科技大学生命科学与技术学院成都医学院计算机教研室 成都610054成都医学院计算机教研室成都610083成都610054

【摘要】 本研究发展了一种基于相关系数分解的脑电相干源成像方法。具体给出了多道脑电的相关系数分解算法和相应的相干源成像方法。以能量成像方法为对照,证实了方法对相干但能量水平不同的源组合的敏感性以及抗噪能力。结果表明,这种方法成像敏感度高,能对多个相干源成像,且具有较强的抗噪声性,因而有明显的理论意义和应用价值。

【Abstract】 A novel algorithm,termed multivariate correlation coefficient decomposition,is proposed to map the coherent sources in human brain.In this work we demonstrate how to apply correlation coefficient decomposition algorithm to multi-channel scalp EEG and illustrate the corresponding methods for mapping coherent sources.Compared with energy mapping,this algorithm was sensitive to the combination of coherent sources with different energy levels.Computer simulation and VEP data tests show that the presented algorithm has high sensitivity in mapping coherent sources,it accurately map multiple coherent sources and was robust to noise.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(编号:60571019,30525030);973项目(2003CB716106)
  • 【文献出处】 中国生物医学工程学报 ,Chinese Journal of Biomedical Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年01期
  • 【分类号】TH789
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】174
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