基于低阶多元广义线性模型的大脑反应比较方法

摘要

本发明提供一种基于低阶多元广义线性模型的大脑反应比较方法，首先提出一种低阶多元广义线性模型来对所有大脑体素的反应进行联合建模，然后将该模型的参数估计看做一个优化问题，引入带惩罚项的优化函数来保证血液动力学响应函数(HRF)的时空平滑性和所识别大脑区域的稀疏性，同时建立了一种有效的优化算法对群体的大脑活动进行估测，最后提出一种快速选择策略来实现惩罚参数和反应不同大脑区域的快速识别。本发明提供的脑反应比较方法，不仅可以灵活刻画不同区域和刺激类型HRF的差异，而且可以实现信息在不同体素之间“借用”，提高大脑区域的识别准确率，同时相较传统方法参数更少，计算效率更高，为大脑活动的研究提供了一种新方法。