技术特征：
技术总结
一种实部虚部联合的复数fMRI数据稀疏表示方法，属于生物医学信号处理领域。将fMRI复数数据分成实部和虚部两部分，生成实部虚部联合数据；利用稀疏表示算法分离联合数据，得到一系列SM成分；根据感兴趣成分的空间参考网络，基于相关系数绝对值最大化原则选取感兴趣成分索引，并做极性校正；最后，输出感兴趣成分的SM成分。与广泛应用的幅值fMRI数据稀疏表示方法相比，本发明能提取更多有意义的激活体素。例如，针对16被试任务态复数fMRI数据，本发明所估计的任务相关成分多提取了87％的激活体素。本发明能够有效分析完备的fMRI数据，获得更加全面的脑功能信息，在脑功能研究和脑疾病诊断方面有着良好的应用前景。
技术研发人员：林秋华;张超颖
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2019.06.13
技术公布日：2019.10.15