利用相关稀疏性字典学习发现功能脑网络
信号处理
2019-07-12 v2 图像与视频处理
神经元与认知
应用统计
摘要
对功能磁共振成像（fMRI）数据的分析可用于构建功能脑网络。主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA）被广泛用于生成功能脑网络。此外，字典学习与稀疏表示提供了支配脑活动的若干潜在模式，它们可被解释为脑网络。然而，这些方法缺乏对所得网络依赖关系的建模。在本研究中，我们提出了一种替代传统方法的新途径，通过相关稀疏模式来考虑网络间的依赖关系。我们将此挑战表述为一个新的字典学习问题，并提出了两种有效求解该问题的方法。
引用
@article{arxiv.1907.03929,
title = {Functional Brain Networks Discovery Using Dictionary Learning with Correlated Sparsity},
author = {Mohsen Joneidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03929},
year = {2019}
}