Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning
المؤلفون المشاركون
Gui, Renzhou
Chen, Tongjie
Nie, Han
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the research work of the brain-computer interface and the function of human brain work, the state classification of multitask state fMRI data is a problem.
The fMRI signal of the human brain is a nonstationary signal with many noise effects and interference.
Based on the commonly used nonstationary signal analysis method, Hilbert–Huang transform (HHT), we propose an improved circle-EMD algorithm to suppress the end effect.
The algorithm can extract different intrinsic mode functions (IMFs), decompose the fMRI data to filter out low frequency and other redundant noise signals, and more accurately reflect the true characteristics of the original signal.
For the filtered fMRI signal, we use three existing different machine learning methods: logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and deep neural network (DNN) to achieve effective classification of different task states.
The experiment compares the results of these machine learning methods and confirms that the deep neural network has the highest accuracy for task-state fMRI data classification and the effectiveness of the improved circle-EMD algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gui, Renzhou& Chen, Tongjie& Nie, Han. 2020. Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138820
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gui, Renzhou…[et al.]. Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138820
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gui, Renzhou& Chen, Tongjie& Nie, Han. Classification of Task-State fMRI Data Based on Circle-EMD and Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138820
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138820
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر