När man studerar komplexa kognitiva uppgifter med hjälp av funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI) stöter man ofta på svaga signalsvar. Dessa svaga reaktioner korrumperas av buller och artefakter från olika källor. Förbehandling av rådata före tillämpning av teststatistik bidrar till att extrahera signalen och kan avsevärt förbättra signaldetekteringen. Artifact källor och algoritmer för att hantera dem diskuteras. I ett empiriskt tillvägagångssätt som är inriktat på att ge en optimal återhämtning av det hemodynamiska svaret, implementerade vi en testbädd för baslinjekorrigering och bullerfiltreringsmetoder. En känd signal moduleras på förgrundsplåster som erhålls från händelserelaterade fMRI-experiment. Kvantitativa prestandamått definieras för att optimera egenskaperna hos ett givet filter och för att jämföra deras resultat. Tydliga förbättringar av känsligheten och selektiviteten uppnås genom optimerad filtrering. Exempel som använder verkliga data understryker nyttan av denna förbehandlingssekvens. 1999 Akademisk press
I Ref genomförs och jämförs en testbädd för referenskorrigering och bullerfiltreringsmetoder.
Comparison of filtering methods for fMRI datasets
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}