Отрывок: Из рисунка видно, что рекуррентный расчет SNR полностью совпадает с кумулятивным. В период недостаточной точности среднеквадратичная ошибка составляет 213.6±45.7∙10-24, а на остальном промежутке – 1.47±0.15∙10-24. Рисунок 2. (A) SNR, (B) среднее, (С) дисперсия и (D) среднеквадратич...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДавыдов, Н.С.-
dc.contributor.authorХрамов, А.Г.-
dc.contributor.authorНиконоров, А.В.-
dc.contributor.authorКовш, Ю.А.-
dc.contributor.authorDavydov, N.S.-
dc.contributor.authorKhramov, A.G.-
dc.contributor.authorNikonorov, A.V.-
dc.contributor.authorKoush, Y.A.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:37:41-
dc.date.available2019-04-22 11:37:41-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190421\75699ru
dc.identifier.citationДавыдов Н.С. Рекуррентная оценка отношения сигнал-шум для функционального МРТ реального времени / Давыдов Н.С., Храмов А.Г., Никоноров А.В., Ковш Ю.А. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 699-703.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Rekurrentnaya-ocenka-otnosheniya-signalshum-dlya-funkcionalnogo-MRT-realnogo-vremeni-75699-
dc.description.abstractЗадача анализа качества функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в реальном режиме времени является актуальной в современной медицине, в особенности, когда велик риск сильного искажения данных фМРТ головного мозга в результате значительных смещений головы. Поскольку определение таких смещений затруднено визуально, необходима разработка комплексных параметров контроля качества. Открытая платформа OpenNFT предназначена для реализации проектов по нейробиологической обратной связи на базе фМРТ в реальном времени, но в ней отсутствует возможность комплексного контроля качества исходных и обработанных данных. В данной работе, описано расширение OpenNFT реализующее рекуррентный контроль отношения сигнал-шум сигналов активности головного мозга, являющееся основным параметром контроля качества фМРТ в реальном времени. Предложенные алгоритмы контроля качества значительно улучшат содержательность и эффективность получения данных фМРТ и будут способствовать принятию решения об остановке и ре-старте получения данных.ru
dc.description.sponsorshipМоделирование и разработка алгоритмов выполнено при поддержке грантов РФФИ (проекты 16-29-11744-офи-м, No 16-29-09528-офи-м, No 17-29-03112-офи-м, No 18-07-01390-А, No 16-07- 00729-А, No 18-37-00457-мол_а), экспериментальные исследования - в рамках госзадания ИСОИ РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и Фотоника" РАН (соглашение No 007- ГЗ/Ч3363/26).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleРекуррентная оценка отношения сигнал-шум для функционального МРТ реального времениru
dc.title.alternativeRecurrent SNR estimation for real-time fMRIru
dc.typeArticleru
dc.textpartИз рисунка видно, что рекуррентный расчет SNR полностью совпадает с кумулятивным. В период недостаточной точности среднеквадратичная ошибка составляет 213.6±45.7∙10-24, а на остальном промежутке – 1.47±0.15∙10-24. Рисунок 2. (A) SNR, (B) среднее, (С) дисперсия и (D) среднеквадратич...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper87.pdfОсновная статья359.2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.