陈艳阳
- 作品数：5 被引量：0H指数：0
- 供职机构：上海海事大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科学技术委员会资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- GPU加速的自适应仿射传播聚类方法
- 2016年
- 自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度,基于NVIDIA公司的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)和Matlab并行工具箱,提出了一种自适应仿射传播聚类的并行化方法.实验结果表明,基于GPU并行化的自适应仿射传播聚类在运行速度上有了明显提高,与该算法的串行执行方式相比,运行速度提升2倍以上,并且随着样本数量的增长,加速性能越来越好.
- 陈艳阳曾卫明
- 关键词：并行化统一计算设备架构GPU加速
- 基于时域与空域信息去除fMRI信号生理噪声的无监督方法
- 2015年
- fMRI脑功能成像过程中的心跳和呼吸等生理噪声具有较强的自相关结构特性,因而会对后续数据分析造成干扰.结合生理噪声在时间域和空间域的综合特征,通过典型相关分析方法,可稳健地从非神经组织区域的残差数据中识别并去除生理噪声.并且所提方法不需要任何实验先验信息,实现了对fMRI生理噪声的无监督抑制.通过在真实fMRI数据上进行实验,阐明了该方法的有效性及可靠性.
- 吴超曾卫明王倪传陈艳阳
- 关键词：FMRI残差CCA
- 基于受限玻尔兹曼机的脑功能连通性检测方法
- 2017年
- 为解决受限玻尔兹曼机(RBM)在功能磁共振成像(fMRI)脑功能连通性检测中遇到的体素数量过多和模型参数难以选择的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和Bootstrap区间估计的受限玻尔兹曼机方法,选出fMRI数据中的部分体素,从而削减体素数量。以经体素削减处理后剩余体素的时间过程作为样本,采用改进的学习算法训练RBM,根据模型权重参数重建脑功能网络空间图谱。实验结果表明,在单被试fMRI脑功能联通性检测中,基于RBM的方法在空间域和时间域中的分析结果明显优于稀疏近似联合受限玻尔兹曼机方法。基于RBM的方法和Infomax ICA方法的空间域ROC曲线非常接近,但前者在时间域上的时间过程与实验刺激BLOCK的相关性更高。实验结果表明,基于RBM的方法能够有效地降低样本中的体素数量和模型参数选择的复杂度,提高RBM在fMRI数据分析中的性能。
- 陈艳阳曾卫明王倪传
- 关键词：功能磁共振成像主成分分析
- 一种人脑功能活动状态分类方法
- 本发明公开了一种人脑功能活动状态分类方法，包含以下步骤：S1、根据不同认知状态对照组下的功能磁共振训练数据集，获得各个认知状态对照组下的人脑功能活动状态近似描述集；S2、对人脑功能活动状态近似描述集进行建模，获得各认知状...
- 王倪传曾卫明陈艳阳陈东太郎石玉虎
- 文献传递
- 一种人脑功能活动状态分类方法
- 本发明公开了一种人脑功能活动状态分类方法，包含以下步骤：S1、根据不同认知状态对照组下的功能磁共振训练数据集，获得各个认知状态对照组下的人脑功能活动状态近似描述集；S2、对人脑功能活动状态近似描述集进行建模，获得各认知状...
- 王倪传曾卫明陈艳阳陈东太郎石玉虎
