کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8687180 | 1580841 | 2018 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
3D spatially-adaptive canonical correlation analysis: Local and global methods
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The kernel CCA methods are compared with the standard univariate method and with two different local CCA methods that were solved by the SQP algorithm. Results show that SQP is the most efficient algorithm to solve the local constrained CCA problem, and the proposed kernel CCA methods outperformed univariate and local CCA methods in detecting activations for both simulated and real fMRI episodic memory data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 169, 1 April 2018, Pages 240-255
Journal: NeuroImage - Volume 169, 1 April 2018, Pages 240-255
نویسندگان
Zhengshi Yang, Xiaowei Zhuang, Karthik Sreenivasan, Virendra Mishra, Tim Curran, Richard Byrd, Rajesh Nandy, Dietmar Cordes,