公开(公告)号：CN116071448B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202211658032.1

申请日：2022-12-22

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林秋华 ,  吕敦沛

IPC: G06T11/00 ,  G06F17/16

Abstract: 一种基于L1‑L2范数的单被试复数fMRI数据稀疏分解方法，属于生物医学信号处理领域。本发明采用一种在稀疏性上更接近L0范数的L1‑L2范数，即L1范数与L2范数的差值，对空间激活成分进行约束，实现单被试复数fMRI数据的高性能稀疏分解，以进一步对大脑空间成分进行消噪，提取有用的激活图。具体采用了复数fMRI数据的秩‑1分解模型，以及DCA、ADMM、增广拉格朗日乘子法等方法，获得了本发明的更新公式和实现步骤。以一个健康被试静息态复数fMRI数据分解为例，与cDL方法相比，本发明的DMN成分和AUD成分的相关系数分别提升了8.8％和20％，有效体素占比分别提升了120％和96.7％，为脑认知和脑疾病研究提供了新方法。

公开(公告)号：CN116071448A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211658032.1

申请日：2022-12-22

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林秋华 ,  吕敦沛

IPC: G06T11/00 ,  G06F17/16

Abstract: 一种基于L1‑L2范数的单被试复数fMRI数据稀疏分解方法，属于生物医学信号处理领域。本发明采用一种在稀疏性上更接近L0范数的L1‑L2范数，即L1范数与L2范数的差值，对空间激活成分进行约束，实现单被试复数fMRI数据的高性能稀疏分解，以进一步对大脑空间成分进行消噪，提取有用的激活图。具体采用了复数fMRI数据的秩‑1分解模型，以及DCA、ADMM、增广拉格朗日乘子法等方法，获得了本发明的更新公式和实现步骤。以一个健康被试静息态复数fMRI数据分解为例，与cDL方法相比，本发明的DMN成分和AUD成分的相关系数分别提升了8.8％和20％，有效体素占比分别提升了120％和96.7％，为脑认知和脑疾病研究提供了新方法。