首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

AFNI的数学基础及其在脑高级功能研究中的一个应用
引用本文:钟明军,唐焕文,冯敬海.AFNI的数学基础及其在脑高级功能研究中的一个应用[J].应用基础与工程科学学报,2002,10(3):239-252.
作者姓名:钟明军  唐焕文  冯敬海
作者单位:大连理工大学应用数学系,大连,116024
基金项目:国家自然科学基金 ( 90 1 0 30 33),国家科技部 973前期专项基金 ( 2 0 0 1CCA0 0 70 0 )资助
摘    要: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。

关 键 词:数学基础  AFNI  脑功能成像分析软件包  反卷积  线性回归  f-检验  t-检验  脑功能研究
文章编号:1005-0930(2002)-03-0239-14
修稿时间:2001年4月29日

The Mathematical Principles of AFNI and One of its Applications to the Research of the Functional Neuroimages
ZHONG Mingjun,TANG Huanwen,FENG Jinghai.The Mathematical Principles of AFNI and One of its Applications to the Research of the Functional Neuroimages[J].Journal of Basic Science and Engineering,2002,10(3):239-252.
Authors:ZHONG Mingjun  TANG Huanwen  FENG Jinghai
Abstract:Firstly the basic concepts and principles of AFNI which is a software for analyzing functional neuroimages are described in the essay. Then emphasizing the basis mathematical principles of AFNI including the deconvolution analysis of FMRIt ime series data from the experiments in AFNI. A linear regression model is at tai ned. The estimated impulse response parameters are solved using the least-s quar es regression method. The f -test and t -test are provided in thestatis tical hypothesis tests. Finally, one example is given to illustrate the de convol ution analysis for functional neuroimages analysis. It constructs the bas ic prin ciples for the future data analysis using AFNI.
Keywords:AFNI  functional neuroimages  deconvolution  linear regression    f-test    t  -test
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号