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武兴杰

作品数：6 被引量：1H指数：1
供职机构：国防科学技术大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 6篇磁共振
  • 5篇盲源分离
  • 5篇成像
  • 5篇磁共振成像
  • 4篇图像
  • 4篇盲源分离方法
  • 4篇脑功能
  • 3篇功能磁共振
  • 3篇功能磁共振成...
  • 3篇磁共振图像
  • 2篇特征提取
  • 2篇脑功能磁共振
  • 2篇脑功能磁共振...
  • 2篇降维
  • 2篇M算法
  • 2篇大脑
  • 2篇大脑功能
  • 1篇人脑
  • 1篇三维图
  • 1篇三维图像

机构

  • 6篇国防科学技术...
  • 1篇中国人民解放...
  • 1篇解放军第10...

作者

  • 6篇胡德文
  • 6篇武兴杰
  • 5篇李明
  • 4篇沈辉
  • 4篇曾令李
  • 2篇张岩
  • 1篇袁林
  • 1篇王晓红

传媒

  • 1篇海军航空工程...

年份

  • 1篇2019
  • 3篇2017
  • 2篇2016
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法被引量：1
2017年
针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。
武兴杰曾令李李明沈辉王晓红胡德文
关键词：功能磁共振成像盲源分离
基于成组SIM算法的大脑功能磁共振成像盲源分离方法
本发明公开了一种基于成组SIM算法的大脑功能磁共振成像盲源分离方法，实施步骤包括：对预处理后的每个被试的大脑功能磁共振成像，首先分别通过PCA方法进行个体层次的降维，然后将所有被试降维后的数据组合在一起得到为组群的数据集...
李明胡德文张岩武兴杰
基于三维特征提取的人脑磁共振图像分类识别方法及系统
本发明公开了一种基于三维特征提取的人脑磁共振图像分类识别方法及系统，方法步骤包括对人脑磁共振图像进行降采样，提取三维特征描述向量并构建特征矩阵，通过三维特征描述向量在预设的码本来表征图像，然后将表征图像得到的特征通道向量...
胡德文袁林沈辉曾令李武兴杰
文献传递
基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法
本发明公开了一种基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法，步骤包括：输入被试大脑磁共振图像；将输入的每个被试的大脑磁共振图像进行降维；将降维数据进行数据组合；将数据组合的结果再次进行降维；将再次降维结果进行典型...
曾令李胡德文武兴杰李明沈辉
基于成组SIM算法的大脑功能磁共振成像盲源分离方法
本发明公开了一种基于成组SIM算法的大脑功能磁共振成像盲源分离方法，实施步骤包括：对预处理后的每个被试的大脑功能磁共振成像，首先分别通过PCA方法进行个体层次的降维，然后将所有被试降维后的数据组合在一起得到为组群的数据集...
李明胡德文张岩武兴杰
文献传递
基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法
本发明公开了一种基于成组典型相关分析的脑功能磁共振成像盲源分离方法，步骤包括：输入被试大脑磁共振图像；将输入的每个被试的大脑磁共振图像进行降维；将降维数据进行数据组合；将数据组合的结果再次进行降维；将再次降维结果进行典型...
曾令李胡德文武兴杰李明沈辉
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