Impact of automated ICA-based denoising of fMRI data in acute stroke patients
Different strategies have been developed using Independent Component Analysis (ICA) to automatically de-noise fMRI data, either focusing on removing only certain components (e.g. motion-ICA-AROMA, Pruim et al., 2015a) or using more complex classifiers to remove multiple types of noise components (e....
Автори: | Carone, D, Licenik, R, Suri, S, Griffanti, L, Filippini, N, Kennedy, J |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Elsevier
2017
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Impact of automated ICA-based denoising of fMRI data in acute stroke patients
за авторством: D. Carone, та інші
Опубліковано: (2017-01-01) -
Hand classification of fMRI ICA noise components
за авторством: Griffanti, L, та інші
Опубліковано: (2016) -
Evaluating the efficacy of multi-echo ICA denoising on model-based fMRI
за авторством: Adam Steel, та інші
Опубліковано: (2022-12-01) -
ICA-based denoising for ASL perfusion imaging
за авторством: Carone, D, та інші
Опубліковано: (2019) -
An automated method for identifying artifact in ICA of resting-state fMRI
за авторством: Kaushik eBhaganagarapu, та інші
Опубліковано: (2013-07-01)