【摘 要】
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在fMRI数据中,因为激活体素(voxel)的数目远小于总的体素数目,由此产生了数据的不平衡性问题.以往解决此问题的方法除了应用大脑本身的生理结构来限制体素的数目外,统计方法
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在fMRI数据中,因为激活体素(voxel)的数目远小于总的体素数目,由此产生了数据的不平衡性问题.以往解决此问题的方法除了应用大脑本身的生理结构来限制体素的数目外,统计方法常被应用于去掉那些肯定不激活的体素.本文章提出了一种新的解决数据不平衡问题的方法,用改进模糊c均值(MFc)方法将总的数据分成两个子集,而激活的体素总是聚在一个子集中,由此可以将需要进行分析运算的体素数目减至一半,这样不但可以有效的解决fMRI数据存在的不平衡问题,而且也提高了聚类分析的效率.MFc方法与统计方法的最大不同是,它是完全
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