一种用于fMRI的快速动态因果模型反演方法

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摘  要： 针对动态因果模型（DCM）在分析大脑有效连接时面临的高计算成本问题，提出一种结合广义线性模型（GLM）和稀疏DCM的算法，即广义稀疏DCM（GSD）算法。该算法在以下三个方面进行优化：首先，利用傅里叶变换的对称性将频域DCM的复数计算转换为实数计算，降低计算复杂度；其次，应用GLM和滤波技术减少观测信号的干扰，提高参数估计的准确度；最后，定义新的代价函数来优化变分推断参数和滤波器参数，进一步提升参数估计的精度。（剩余14376字）

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