[发明专利]一种基于隐状态模型的fMRI自然图像解码方法有效
| 申请号： | 201710318480.X | 申请日： | 2017-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN107248180B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 陈霸东;王佳宜;吴昊;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陆万寿 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于隐状态模型的fMRI自然图像解码方法，包括以下步骤：1)求出刺激图像的特征矩阵，大脑体素的响应强度为特征矩阵的加权和；2)求出特征矩阵的权向量以及估计的误差向量；3)求出每个体素的误差向量与其他体素的误差向量之间的相关系数，根据相关系数越大对体素响应影响越大的关系，找出对目标体素响应影响明显的体素；4)通过主成分分析法求取体素误差向量的主成分，作为引入的隐状态特征；5)按照响应强度为特征矩阵和隐状态的加权和，重新估计模型，求出新的权向量，得到训练出的隐状态编码模型，通过训练出的隐状态编码模型进行图像识别。本发明缩小了预测响应强度的误差，提高了图像识别的准确率及预测精度，易于推广和应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 状态 模型 fmri 自然 图像 解码 方法 | ||
【主权项】：
一种基于隐状态模型的fMRI自然图像解码方法，其特征在于，包括以下步骤：1)求出刺激图像的特征矩阵，大脑体素的响应强度为特征矩阵的加权和；2)求出特征矩阵的权向量以及估计的误差向量；3)求出每个体素的误差向量与其他体素的误差向量之间的相关系数，根据相关系数越大对体素响应影响越大的关系，找出对目标体素响应影响明显的体素；4)通过主成分分析法求取体素误差向量的主成分，作为引入的隐状态特征；5)按照响应强度为特征矩阵和隐状态的加权和，重新估计模型，求出新的权向量，得到训练出的隐状态编码模型，通过训练出的隐状态编码模型进行图像识别。
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