脑功能网络是分析复杂网络之间连接关系的一种有效方法,对脑功能障碍分析具有重要意义.本文基于频域Granger因果分析的定向传递函数(Direction-transfer function,DTF),构建了各频段的脑功能网络.采用图论方法分析最佳阈值下经颅直流电刺激(Transcranial direct current stimulation,tDCS)干预前后孤独症(Autism spectrum disorder,ASD)儿童脑网络的平均度、全局效率和平均局部效率等特征,并对比了经颅直流电刺激对孤独症儿童脑功能状态辅助干预效果.结果发现刺激前组在各频段的图论特征均低于刺激后组(P<0.05),其中Theta频段和低-beta频段的局部效率统计性差异显著,表明在一定程度上tDCS干预是ASD儿童治疗的有效手段.
针对遥感数据很难同时满足高空间分辨率和高光谱分辨率的问题,提出了一种基于四叉树自适应分块的面到点的回归克里金法(QAATPRK),对高分-1(GF-1)的全色(PAN)和多光谱(MS)数据进行融合。所提方法基于面到点的回归克里金法,将整个影像分割为多个独立的融合单元并分别融合,然后将结果拼接。对于每个融合单元,使用高分辨率PAN影像的空间信息回归建模,使用回归克里金法处理残差。将所提方法与Principal Component Analysis(PCA)法、小波变换法、Intensity-Hue-Saturation and Gram-Schmidt(IGS)法、密集连接网络法进行了比较。均方根误差(RMSE)、结构相似性系数(SSIM)、通用图像质量指数(UIQI)、全局综合误差(ERGAS)和光谱角(SAM)等指标表明,所提方法的融合影像质量最好,且保持了MS影像的光谱特性。
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