AFNI的数学基础及其在脑高级功能研究中的一个应用

介绍了脑功能成像分析软件AFNI的基本概念与基本原理，着重讨论了AFNI的数学基础，包括如何利用卷积公式对由实验得到的fMRI时间序列数据进行分析，由引得到一个线性回归模型，用最小二乘法求得回归方程的反卷积因子，并用f检验和t检验对其进行假设检验。最后用一个实例来说明反卷积分析在脑功能成像中的一个应用。     

基于组合分类器的一个新的数据整合方法

物体的性质可以用各向异性的数据模式表达,每一个分类器可以针对一种数据模式对物体进行分类,由此提出了一个对各向异性的数据模式进行整合的概率分类算法。将该算法应用于一个模拟数据,实验结果表明了该算法是可行性的。