[00258660]一种基于隐状态模型的fMRI自然图像解码方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710318480.X
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
西安交通大学
进入空间
所在地：陕西西安市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
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。
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。
