基于CCA的fMRI时空模型数据处理的方法

在目前大脑认知功能的研究中,人们常常采用功能性磁共振(fMR I)技术.相关分析是常见的用于检测fMR I数据的方法,而其检测的准确度有一定局限性.在典型相关分析(CCA)基础上将时域相关系数与空域相关系数有机结合,并得到新的相关系数进行阈值分割,进而对fMR I数据进行提取.经过仿真数据与实际fMR I数据的应用分析,证明了本算法的有效性.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模型(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

广义相加模型在乌江夏季径流预报中的应用

基于前期冬季海温指数,构建具有4个非线性指数和9个线性指数的广义相加模型(GAM),对乌江流域洪家渡夏季径流进行了模拟与预测,利用5种评估指标,包括最小信息准则(AIC)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、概率空间线性误差(LEPS)和线性相关(r),评估GAM和广义线性模型(GLM)模拟效果。结果表明:在AIC、RMSE和LEPS评估指标上,GAM的模拟效果与实测值相比均小于GLM,在线性相关系数上显著大于GLM。因此,GAM的模拟效果明显优于GLM。利用留一法交叉验证对洪家渡夏季径流分别进行了GAM和GLM预测,结果表明,GAM与实测数据的相关系数提高到0.41,相对误差小于30%的预测值达到60%以上,特别是在洪家渡典型洪水年中,GAM的预测误差仅在10%左右,在典型干旱年中,GAM的预测误差小于10%,GAM的预测结果比GLM明显改善。因此,考虑了径流量与预报因子的非线性关系,在径流预报中使用GAM进行建模,能够有效改善线性回归模型的模拟效果和预测精度。     

误差不相关广义线性模型极大拟似然估计的收敛速度

在广义线性模型(GLM)中,设yi和Zi分别是响应变量和回归系数向量.若随机误差ei＝yi－Eyi,i＝1,2,…不相关,且var(ei)<∞,‖Zi‖2<∞, λn→∞和一些光滑条件满足,该文证明了一般联系函数GLM回归参数极大拟似然估计n是弱相合的,具有收敛速度‖－β0‖＝Opλ－n ,其中λn是iZi ′的最小特征根,β0是回归参数向量真值.     

基于隐马尔科夫模型的fMRI脑激活检测

本文介绍了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的分析核磁共振图像(fMRI)数据的无监督学习模型,与一般线性模型(GLM)方法不同,GLM的主要针对体素的血氧水平(BOLD)反应大脑活动的时间序列响应进行建模,而HMM方法主要针对体素在第一个时间序列的演化过程进行建模。因此,HMM方法可以在BOLD信号上发现更多的信息。本文介绍了两种不同的脑激活检测方法,第一种方法基于似然估计和似然估计比检验,其中高斯模型被用来增加HMM似然映射的对比度。第二种方法是基于两个状态的分布之间的定距,其中,对HMM状态序列进行最有效的估计的是Viterbi算法。通过T检验或使用K-L距离(KLD)来测量激两种状态之间是分布距离。     

广义线性模型参数估计的研究(Ⅰ)

广义线性模型(简称GLM)是一个包含有许多实用价值的统一体,是一个正在逐渐发展并引起极大关注的模型族,探讨GLM中参数估计的理论和方法是必须做好的工作,目前有关讨论是建立在最大似然和比之进步一点的拟最大似然基础之上的,正如[1]中所提出有待解决问题之一,拟似然方法明显的局限性是对响应变量的方差的假定排斥了许多实用模型,本文就是探讨把GLM转化成关于参数的非线性模型来研究,避免了拟似然方法的局限性。     

多元非线性预测模型的一种处理方法

§1.前言 在多元统计预测中,一般是采用线性回归方法,就是把被预测量(依变量)表示为一组非随机变量(自变量)x_1,…,x_p与p 1个未知参数β_0,β_1,…β的线性假设模型:     

带L1规划的广义线性模型中的一种系数估计法

介绍了L1规划广义线性模型(GLM)的一种系数估计法,估计系数的同时进行变量选择,从而确立模型.事实上,此算法用来选择变量更有用.L1规划法按照对系数一范数的惩罚来选择变量,是向前选择变量法的一种改进,运用凸优化的预测—修正法,GLM系数估计法可有效地算出系数,其中规划参数的步长对控制系数精确性至关重要,本文对三种步长选择法作了相应的比较和分析,接着给出算法的推广,最后总结算法并且对这种估计法的应用范围进行了展望.     

一类多元线性模型的一致最小方差无偏估计的推广

文 [1 ]讨论一类多元线性模型 :　　Y=SBT′+ E当 E=Qε,Q=I(单位阵 )且 Cov(ε) =P Φ(随机阵ε准正态分布 ) ,n阶方阵 P≥ 0为已知非零矩阵 .E( ε( i) ε′( i) ) =Φ≥ 0时的一定意义下的情形 .本文讨论线性模型上述式中 Q≠ 0为任意已知矩阵 ,且随机阵 ε只满足某些较弱条件的更一般多元线性模型 .得到包含 [1 ]的 tr( DΦ1)为 tr( DΦ ) ( D=D′)一致对 (Φ ,k)的最小方差无偏估计 ( UMVUE)的若干更一般的充要条件 .     

新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法--Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.     

基于一种扩展分层有限状态机模型的测试生成

为了解决分层有限状态机(HFSM)中数据和约束的问题,对扩展分层有限状态机(E-HFSM)给出了定义对其特征进行了分析,对基于其上的模型所面临的测试问题进行了讨论.考虑了在测试中遇到的控制流和数据流问题,针对其中一种模型(父子EHFSM间不存在数据依赖关系),结合现有的方法工具给出了一种一致性测试生成方法.     

基于β估计校正值的低场功能磁共振成像分析方法

针对低场功能磁共振成像(fMRI)非脑组织信号变化的影响,提出一种有效的图像分析方法以改进大脑功能定位的结果.综合利用基于形变模型的图像分割算法和基于像素形态测量学(voxel-basedmorphometry,VBM)的统计分析方法提取脑组织,生成显式掩模,并构建分析掩模图像以修正一般线性模型的β参数估计值,使得VBM的统计推断只针对大脑组织,消除了非脑组织信号变化的影响.应用实例表明,这种方法可有效去除背景、头骨及头皮信号变化引起的伪激活区,提高了低场fMRI分析的可靠性和准确性.     

A template of rat brain based on fMRI T*2 imaging

The development of functional magnetic resonance imaging (fMRI) technology has made it possible to carry out functional brain imaging experiments in small animals. Usually, group data is required to form the assessment of population, which can not only increase the sensitivity of the overall experiment, but also allow the generalization of the conclusion to the whole population. In order to average the signals of functional brain images from different subjects, it is necessary to put all the mapping images into the same standard space (template image). However, up to now, most animal brain templates remain unavailable and it must be done by ourselves. In this study, a template image based on the brains of eight male Wistar rats is obtained, and it is successfully used in our present Alzheimer disease (AD)-like rat model studies as template for spatially normalizing images to the same stereotaxical space. The fMRI results processed with statistical parametric mapping (SPM99) software are in agreement with the results from immunohistochemical experiment, which proves that this method is universally applicable to the pathologic models of other small animals and to human brain lesion studies.     

A template of rat brain based on fMRI T_2~* imaging

Thedevelopmentofnoninvasivefunctionalneu roimagingmethodshasmadeitpossibletoinvestigatelarge scaleactivationpatternsofbrain.FMRI,arep resentativeinhemodynamictechniques,hasbeen usedextensivelyinthestudiesofthephysiology,pathologyandpsychologyofbrains[1—3],foritslessinvasiveproperty,superiorresolution,andlowercost comparedtoPETtechniques.Itisimportanttopointoutthatcommonimage analysissoftwaressuchasstatisticalparametricmap ping(SPM),analysesoffunctionalneuroimages(AFNI),createdatabydoinga…     

竞争失效产品加速寿命试验的广义线性模型分析

本文利用广义线性模型方法研究了竞争失效产品恒定应力加速寿命试验的统计分析，其联系函数由产品各失效机理的加速方程组成，这样利用广义线性模型软件可得到参数估计，在计算上简便可行，同时我们还得到加速方程系数ｂ１．．．ｂｍ相等的检验方法。     

误差项为RDM的广义线性模型的诊断

该文将Cook和Weisberg提出的线性模型残差分析和影响分析方法用于误差项为RDM的广义线性模型,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价性,求出常用诊断统计量的一阶表示式。     

一种改进的转换可执行分析测试序列生成算法

为确保测试序列对控制流和数据流的覆盖,提出了一种对以扩展有限状态机(extended finitestate machine,EFSM)为模型描述的协议进行测试的方法.该方法在控制流部分采用惟一输入输出(unique input/output,UIO)序列,在数据流部分采用全定义-使用路径(all Def-use paths)标准,通过改进的转换可执行分析(transition executability analysis,TEA)方法,使用深度优先策略生成TEA树,同时得到可执行的EFSM控制流和数据流测试序列以及所有变量的定义-使用对(Def-use pairs).     

Pedigree transmission disequilibrium test for QTL mapping of threshold trait

With biological and economic importance,threshold traits are discrete in phenotype but have the same polygenic genetic basis as quantitative traits. The traditional linkage analysis for quantitative traits is invalid for threshold traits due to their special characters. The transmission disequilibrium test (TDT) has received great attention recently in localizing human disease genes due to its simplicity and powerfulness. But TDT only deals with data from independent nuclear families and it will lose information about extended pedigree that incorporates information not only from parents and siblings but also from other relatives. The pedigree disequilibrium test (PDT) proposed by Martin in 2001 can be used to analyze the extended pedigree in human.In this study, PDT was introduced into the QTL mapping of threshold traits for farm animals, and was modified in order to accommodate the pedigree structures of farm animals.The modified PDT was renamed pedigree transmission disequilibrium test (PTDT) and its power and type I error were investigated and compared with that of PDT by Monte Carlo simulation. It was shown that PTDT is a robust and valid approach to mapping QTL of threshold trait. When the parental information is complete, PTDT and PDT are almost the same in terms of power and type I error. However, if the parental information is missing to a certain extent, PTDT is higher in power and lower in type I error than PDT. These results imply that PTDT can be a novel approach to QTL fine mapping of threshold traits based on the existing coarse mapping information.