功能性近红外脑成像技术fNIRs开源方案资源

功能性近红外光谱技术(fNIRS)作为一种新兴的神经成像技术得到了广泛关注,然而fNIRS信号中运动伪迹的存在会使信号的处理结果产生偏差。提出了一种定向中值滤波和数学形态学相结合的算法——tMedMor算法,并采用该算法对fNIRS信号中的三种运动伪迹(包括尖峰、基线突变和缓慢漂移)进行去除;然后用仿真数据和实验数据进行了验证,并将所提算法与常用的几种算法进行对比,结果表明:tMedMor算法在均方误差、信噪比、皮尔逊相关系数的平方、峰峰误差方面具有良好的表现,说明该算法可以作为一种新方法用于fNIRS信号的预处理阶段。

卷积神经网络和功能性近红外光谱信号对癫痫发作的预测 请引用为：Rosas-Romero，R.，Guevara，E.，Peng，K.，Nguyen，DK，Lesage，F.，Pouliot，P.，and Lima-Saad，W.-E. （2019）。 与卷积神经网络和在生物学和医学功能近红外光谱信号的计算机癫痫发作的预测，111，103355. MATLAB中CNN的实现，用于癫痫发作的预测。 描述 该实现旨在解决二进制分类问题。 它可以轻松修改以解决多类问题。 该实现解决了癫痫发作的预测； 但是，可以轻松对其进行修改以解决其他应用程序。 主要代号 MAIN_CNN_CODE.m 评论 主要代码调用子例程： Data.m （获取观察值）， SAMPLING.m （生成发作间和发作前集合），Crossvalidation.m（生成用于训练，测试和验证的集合）， parametersCNN.m