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fMRI-based inverse analysis of stroke patients' motor functions

机译：基于FMRI的中风患者运动功能的逆分分析

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The feasibility of automating the evaluation of stroke chronic patients' motor functions has been explored while analyzing their corresponding fMRI studies with statistical parametric analysis, statistical inference analysis and a nonlinear multivoxel pattern-analysis classifier based on a feed-forward backward-propagation neural network. After doing principal component analysis and independent component analysis on an fMRI image data set, acquired after technology-based rehabilitation sessions of patients after stroke, an artificial neural network is trained with noncorrelated independent image-parameter vectors to discriminate statistical patterns of brain activations corresponding to each of the target sign language-like primitive hand movements that patients performed in the fMRI scanner while motor stimuli were being presented. The results look so promising that building a rehabilitation prognostics system could be looked forward.
机译：探讨了卒中慢性患者运动功能的自动化评估的可行性，同时通过统计参数分析，统计推理分析和基于前馈后向后传播神经网络的非线性多种多变素分析分类器的相应FMRI研究。 在进行主成分分析和对FMRI图像数据集的独立分量分析之后，在中风后基于技术的康复会话之后获得，用非相关的独立图像参数向量培训人工神经网络，以区分对应的脑激活的统计模式 在呈现电机刺激的同时，在FMRI扫描仪中进行的患者，每个目标标志的语言类似的原始手动运动。 结果看起来很有希望能够向期待建立康复预测系统。

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