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面向图像认知的fMRI数据的群组分析研究

梁晓罡

  图像作为复杂信息的载体,是计算机获取信息的主要渠道。相对于人脑对图像的认知,计算机的图像认知还处于初级阶段。随着fMRI技术的发展,基于生物学先验知识,本文采用群组分析的方法,对人脑认知过程中所获取的fMRI数据进行分析,建立从图像底层特征到不同种类图像的有效关联,得到人脑对图像的底层特征的关注机制。将其结果应用到计算机图像的分类和检索中,有望提升计算机的视觉认知效果。本文的主要研究内容是通过对fMRI数据的群组分析和研究,对比验证确定底层特征形状、纹理和颜色的感知区域,通过感知区域建立底层特征和图像认知的有效连接,得出被试在观看不同类型图像时,大脑对底层特征的关注情况。具体工作如下:(1)对fMRI数据进行预处理,并采用单样本t检验和联合对比分析的方法,定位多名被试大脑中关于形状、纹理和颜色底层特征的激活区域及四种类型图像刺激下的脑部激活区域。(2)利用先验知识,将个体功能激活区域与t检验组分析得到的脑部激活区域进行计算,最大限度地去除个体大脑结构差异性对本实验研究的影响,重新定义ROI,提取ROI中的信号变化百分比,并与直接使用组分析得到的激活坐标定义的ROI进行了对比分析。(3)利用方差分析的方法,分析刺激条件(形状、纹理、颜色、不变对照)和ROI两因素之间的交互作用,最终对比验证,确定形状、纹理和颜色的感知区域,并通过四种不同类型图像作为刺激条件与感知区域进行双因素方差分析,得到人脑对图像底层特征的关注情况,从而实现对大脑的逆向研究。……   
[关键词]:群组分析;fMRI数据;图像认知;感兴趣区域ROI;图像底层特征
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:大连海事大学2015年
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