Detecting Activation in fMRI Data: An Approach Based on Sparse Representation of BOLD Signal
المؤلفون المشاركون
Guillen, Blanca
Paredes, Jose L.
Medina, Rubén
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a simple yet effective approach for detecting activated voxels in fMRI data by exploiting the inherent sparsity property of the BOLD signal in temporal and spatial domains.
In the time domain, the approach combines the General Linear Model (GLM) with a Least Absolute Deviation (LAD) based regression method regularized by the pseudonorm l0 to promote sparsity in the parameter vector of the model.
In the spatial domain, detection of activated regions is based on thresholding the spatial map of estimated parameters associated with a particular stimulus.
The threshold is calculated by exploiting the sparseness of the BOLD signal in the spatial domain assuming a Laplacian distribution model.
The proposed approach is validated using synthetic and real fMRI data.
For synthetic data, results show that the proposed approach is able to detect most activated voxels without any false activation.
For real data, the method is evaluated through comparison with the SPM software.
Results indicate that this approach can effectively find activated regions that are similar to those found by SPM, but using a much simpler approach.
This study may lead to the development of robust spatial approaches to further simplifying the complexity of classical schemes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Guillen, Blanca& Paredes, Jose L.& Medina, Rubén. 2018. Detecting Activation in fMRI Data: An Approach Based on Sparse Representation of BOLD Signal. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205794
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Guillen, Blanca…[et al.]. Detecting Activation in fMRI Data: An Approach Based on Sparse Representation of BOLD Signal. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205794
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Guillen, Blanca& Paredes, Jose L.& Medina, Rubén. Detecting Activation in fMRI Data: An Approach Based on Sparse Representation of BOLD Signal. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1205794
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1205794
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