图像认知fMRI数据分析方法的研究与实现--《大连海事大学》2012年硕士论文
图像认知fMRI数据分析方法的研究与实现
【摘要】：图像是一种重要的信息载体,提升机器视觉中的事物认知性能一直以来是图像处理及模式识别领域的热门问题,与人类的视觉认知能力相比,仍有较大的差距。利用fMRI这项无损研究技术使得我们可以对人脑的认知机制进行逆向研究,并辅助机器视觉研究的发展。
本文的主要研究内容是对在功能磁共振环境下的图像认知任务的实验数据进行分析,探索人脑的图像认知机制,用于提升机器视觉中的事物认知性能。本文的主要研究工作如下：
(1)对fMRI数据进行预处理,通过对时序信号序列的时间校正及空间校正消除机器、人体心跳呼吸等噪声数据,经过图像配准、平滑处理后得到标准化的可分析数据格式。
(2)脑部激活区域鉴定,利用一般线性模型法并结合现有的生物学先验性知识,通过参数估计、假设检验及统计分析从脑部激活图中分析得到合理的激活点,作为感兴趣区域的脑区信号源。
(3)提取被试大脑网络的功能连通性信息,对感兴趣区域的BOLD时序信号适用相关系数度量规则,建立图像认知功能连通矩阵,作为图像认知高级特征。
(4)特征间关联分析,提取图像的颜色直方图及纹理特征作为图像认知低级特征,与高级特征进行典型相关分析,初步得到人脑对低级特征的认知模式。
本次实验可作为国人fMRI图像认知实验的一个实例,得到图像认知任务中与颜色就及纹理相关的功能脑区,主要分布在中央后回,楔叶,舌状回,枕中叶,枕下回,布鲁德曼18、19区的部分区域。并得到了视觉相关脑区与低级特征属性间的相互关联模式。
【关键词】：
【学位授予单位】：大连海事大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要5-6ABSTRACT6-9第1章 绪论9-18 1.1 课题背景和研究意义9-10 1.2 国内外研究现状10-14 1.3 本文的研究内容14-16 1.4 论文结构16-18第2章 相关技术介绍18-30 2.1 引言18 2.2 人脑中的连通性18-22
2.2.1 连通性的定义19-21
2.2.2 功能连通性的计算21-22 2.3 脑部激活区鉴定22-27
2.3.1 一般线性模型分析24-26
2.3.2 参数估计26
2.3.3 假设检验26-27
2.3.4 统计分析27 2.4 典型相关分析27-29 2.5 本章小结29-30第3章 实验数据采集及预处理30-40 3.1 引言30 3.2 实验数据采集30-32
3.2.1 实验材料30-31
3.2.2 实验过程31-32 3.3 原始数据预处理32-39
3.3.1 时空校正34-36
3.3.2 图像配准36-37
3.3.3 分割37
3.3.4 标准化37-38
3.3.5 平滑处理38-39 3.4 本章小结39-40第4章 图像认知高级特征提取40-48 4.1 引言40 4.2 功能连通矩阵的提取40-47
4.2.1 图像认知任务感兴趣区域鉴定40-43
4.2.2 图像认知功能连通矩阵43-47
4.2.2.1 ROI时间序列获取43
4.2.2.2 功能连通矩阵建立43-47 4.3 本章小结47-48第5章 特征间关联融合48-56 5.1 引言48 5.2 图像低级特征提取48-50
5.2.1 颜色特征49
5.2.2 纹理特征49-50 5.3 特征间典型相关性分析50-51 5.4 实验结果及讨论51-55 5.5 本章小结55-56结论56-57参考文献57-62致谢62
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