Background: Independent component analysis (ICA) has been often used t การแปล - Background: Independent component analysis (ICA) has been often used t ไทย วิธีการพูด

Background: Independent component a

Background: Independent component analysis (ICA) has been often used to decompose fMRI data mostly for the resting-state, block and event-related designs due to its outstanding advantage. For fMRI data during free-listening experiences, only a few exploratory studies applied ICA. New method: For processing the fMRI data elicited by 512-s modern tango, a FFT based band-pass filter was used to further pre-process the fMRI data to remove sources of no interest and noise. Then, a fast model order selection method was applied to estimate the number of sources. Next, both individual ICA and group ICA were performed. Subsequently, ICA components whose temporal courses were significantly correlated with musical features were selected. Finally, for individual ICA, common components across majority of participants were found by diffusion map and spectral clustering. Results: The extracted spatial maps (by the new ICA approach) common across most participants evidenced slightly right-lateralized activity within and surrounding the auditory cortices. Meanwhile, they were found associated with the musical features. Comparison with existing method(s): Compared with the conventional ICA approach, more participants were found to have the common spatial maps extracted by the new ICA approach. Conventional model order selection methods underestimated the true number of sources in the conventionally pre-processed fMRI data for the individual ICA. Conclusions: Pre-processing the fMRI data by using a reasonable band-pass digital filter can greatly benefit the following model order selection and ICA with fMRI data by naturalistic paradigms. Diffusion map and spectral clustering are straightforward tools to find common ICA spatial maps. © 2013 Elsevier B.V.

0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
พื้นหลัง: วิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ (ปัจจุบันประกอบ) มักจะใช้การเปื่อย fMRI ข้อมูลส่วนใหญ่สำหรับ รัฐวางตัว บล็อก และเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องออกแบบจากประโยชน์โดดเด่น สำหรับข้อมูล fMRI ระหว่างประสบการณ์ฟรีฟัง เฉพาะกี่เชิงบุกเบิกศึกษาใช้ปัจจุบันประกอบ วิธีใหม่: สำหรับการประมวลผลข้อมูล fMRI elicited โดย 512 s แทงโก้ทันสมัย ใช้ตัวกรองผ่านแถบ FFT ตามการเพิ่มเติม ก่อนประมวลผลข้อมูล fMRI เอาแหล่งที่มาของการไม่สนใจและเสียง แล้ว วิธีการเลือกสั่งแบบรวดเร็วใช้ของแหล่งที่มา ปัจจุบันประกอบแต่ละรายการและกลุ่มปัจจุบันประกอบดำเนินการ ในเวลาต่อมา ได้เลือกส่วนประกอบของสูตรขมับถูกมาก correlated กับคุณลักษณะดนตรีปัจจุบันประกอบ สุดท้าย สำหรับปัจจุบันประกอบแต่ละรายการ ส่วนประกอบทั่วไปในส่วนใหญ่ของผู้เข้าร่วมพบแผนที่แพร่และคลัสเตอร์สเปกตรัม ผลลัพธ์: การแยกพื้นที่แผนที่ (โดยวิธีปัจจุบันประกอบใหม่) ทั่วไปทั้งผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เป็นหลักฐานเล็กน้อยขวา lateralized กิจกรรมภายในและรอบ cortices หู ในขณะเดียวกัน พวกเขาพบเกี่ยวข้องกับลักษณะการทำงานดนตรี เปรียบเทียบกับเมธอดที่มีอยู่: เปรียบเทียบกับวิธีปัจจุบันประกอบทั่วไป ผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมพบว่ามีแผนที่พื้นที่ทั่วไปที่สกัด โดยวิธีปัจจุบันประกอบใหม่ วิธีเลือกสั่งแบบธรรมดา underestimated จำนวนแหล่งข้อมูล fMRI ดีประมวลผลเบื้องต้นสำหรับปัจจุบันประกอบแต่ละอย่างแท้จริง บทสรุป: ก่อนการประมวลผลข้อมูล fMRI โดยใช้ตัวกรองดิจิตอลในวงรอบที่เหมาะสมสามารถมากได้รับประโยชน์เลือกสั่งแบบจำลองต่อไปนี้และปัจจุบันประกอบกับข้อมูล fMRI โดย naturalistic paradigms แผนที่แพร่และคลัสเตอร์สเปกตรัมเป็นเครื่องมือที่ตรงไปตรงมาในการค้นหาปัจจุบันประกอบทั่วไปแผนที่พื้นที่ © 2013 Elsevier B.V.

การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
คอมโพเนนต์การวิเคราะห์ ภาพ พื้นหลังเป็นอิสระ(กระบวนการ)ได้รับมักใช้เพื่อแยกออกเป็นส่วนๆข้อมูล fmri ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการบล็อคแผ่นรอง - รัฐให้การสนับสนุนและการออกแบบกิจกรรมที่เกี่ยวข้องเนื่องจากมีการใช้ประโยชน์จากที่โดดเด่นของ. สำหรับข้อมูล fmri ในระหว่างประสบการณ์แบบไม่เสียค่าบริการ - การฟังการศึกษาเท่านั้นที่นำไปใช้เข้าสู่กระบวนการ exploratory เพียงไม่กี่ วิธีการใหม่สำหรับการประมวลผลข้อมูล fmri ภัย สยองโดย 512 - S เต้นแทงโก้ที่ทันสมัยแผ่นกรองคลื่นความถี่ที่ใช้บัตรผ่าน FFT ได้ถูกใช้เพื่อการประมวลผลข้อมูล fmri เพื่อถอดออกจากแหล่งของการไม่มีเสียงรบกวนและความสนใจ จากนั้นจึงใช้วิธีทางเลือกการสั่งซื้ออย่างรวดเร็วของรุ่นที่ถูกนำไปใช้กับประมาณการจำนวนของแหล่ง ถัดไปเข้าสู่กระบวนการเข้าสู่กระบวนการแบบเฉพาะรายและกลุ่มทั้งนั้นดำเนินการ ต่อมาตนเข้าสู่กระบวนการคอมโพเนนต์ที่ Temporal Key Integrity Protocol หลักสูตรมีความสัมพันธ์อย่างเห็นได้ชัดพร้อมด้วยความโดดเด่นทางดนตรีที่เลือกได้ ในที่สุดสำหรับแต่ละคอมโพเนนต์เข้าสู่กระบวนการร่วมกันในการประชุมที่มีผู้ร่วมประชุมส่วนใหญ่พบว่าโดยแผนที่แพร่และคลัสเตอร์ความยาวคลื่น ผลการออกมาบางส่วนแผนที่(โดยการเข้าสู่กระบวนการใหม่)ที่ร่วมกันในผู้เข้าร่วมประชุมมากที่สุดตามหลักฐานขวาเล็กน้อย - lateralized กิจกรรม ภายใน และโดยรอบ cortices ล้ำสมัยที่แล้ว ในขณะเดียวกันพวกเขาก็พบว่าที่เกี่ยวข้องกับดนตรีที่โดดเด่นไปด้วยการเปรียบเทียบกับวิธีการที่มีอยู่( S )เมื่อเทียบกับวิธีการเข้าสู่กระบวนการทั่วไปที่มีส่วนร่วมมากขึ้นก็พบว่ามีแผนที่แบบ Spatial ทั่วไปที่ถูกแยกออกมาโดยวิธีการเข้าสู่กระบวนการใหม่ การเลือกวิธีการสั่งซื้อรุ่นทั่วไปมองข้ามก็คือจำนวนของแหล่งที่มาในข้อมูล fmri โดยธรรมเนียมปฏิบัติก่อนดำเนินการเพื่อเข้าสู่กระบวนการแบบเฉพาะรายได้ บทสรุปPre - การประมวลผลข้อมูล fmri โดยใช้คลื่นความถี่ที่สมควรผ่านแผ่นกรองแบบดิจิตอลสามารถได้รับประโยชน์รุ่นต่อไปนี้:เข้าสู่กระบวนการและการเลือกการสั่งซื้อพร้อมด้วยข้อมูล fmri โดยกระบวนทัศน์ทางธรรมชาติเป็นอย่างมาก แผนที่แพร่และคลัสเตอร์ความยาวคลื่นเป็นเครื่องมือใช้งานง่ายในการค้นหาแผนที่ช่องเข้าสู่กระบวนการทั่วไป ©ปี 2013 elsevier

, International B . V .
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: