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【2h】

Improving the use of principal component analysis to reduce physiological noise and motion artifacts to increase the sensitivity of task-based fMRI

机译：改善主要成分分析的使用以减少生理噪声和运动伪影，以提高基于任务的FMRI敏感性

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David A. Soltysik; David Thomasson; Sunder Rajan; Nadia Biassou;
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年度 2015
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1. Improving the use of principal component analysis to reduce physiological noise and motion artifacts to increase the sensitivity of task-based fMRI [J] . Soltysik David A., Thomasson David, Rajan Sunder, Journal of Neuroscience Methods . 2015,第Null期

机译：改进主成分分析的使用以减少生理噪声和运动伪影，以提高基于任务的功能磁共振成像的敏感性
2. Reduction of Motion Artifacts and Noise Using Independent Component Analysis in Task-Based Functional MRI for Preoperative Planning in Patients with Brain Tumor [J] . Middlebrooks E. H., Frost C. J., Tuna I. S., AJNR. American journal of neuroradiology . 2017,第2期

机译：在脑肿瘤患者中，使用基于任务的功能MRI的独立分子分析来减少运动伪影和噪声
3. Recursive approach of EEG-segment-based principal component analysis substantially reduces cryogenic pump artifacts in simultaneous EEG-fMRI data [J] . Kim Hyun-Chul, Yoo Seung-Schik, Lee Jong-Hwan NeuroImage . 2015,第Null期

机译：基于EEG段的主成分分析的递归方法可显着减少同时EEE-fMRI数据中的低温泵伪像
4. Reducing Sparse Motion Artifacts in MR-Thermometry Using Robust Principal Component Analysis [C] . Alaleh Alivar, Pegah Faridi, Balasubramaniam Natarajan, IEEE Symposium on Computers and Communications . 2020

机译：使用稳健的主成分分析减少MR测温仪中的稀疏运动伪像
5. Real-Time Correction By Optical Tracking with Integrated Geometric Distortion Correction for Reducing Motion Artifacts in fMRI [D] . Rotenberg, David J. 2012

机译：通过光学跟踪与集成几何畸变校正进行实时校正，以减少fMRI中的运动伪像
6. Improving the use of principal component analysis to reduce physiological noise and motion artifacts to increase the sensitivity of task-based fMRI [O] . David A. Soltysik, David Thomasson, Sunder Rajan, -1

机译：改进主成分分析的使用以减少生理噪声和运动伪影以提高基于任务的功能磁共振成像的敏感性
7. Reduction of Motion Artifacts and Noise Using Independent Component Analysis in Task-Based Functional MRI for Preoperative Planning in Patients with Brain Tumor [O] . E.H. Middlebrooks, C.J. Frost, I.S. Tuna, 2016

机译：使用基于任务的功能MRI的独立组分分析来减少运动伪影和噪声，用于脑肿瘤患者的术前规划

Improving the use of principal component analysis to reduce physiological noise and motion artifacts to increase the sensitivity of task-based fMRI

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