文献調査の結果を公開するページです。ygoto角膜画像内の解剖学的構造のセグメンテーションは、前眼部疾患の診断および研究のために重要である。手動のセグメンテーションは時間がかかり、主観的な過程が必要である。本稿では、グラフ理論と動的プログラミングを使用してスペクトラルドメイン光コヒーレンストモグラフィ画像内の角質層の境界をセグメント化するための自動でアプローチする方法を提示する。(fMRI)データ分析のための標準的な統計的方法として役立つ一般線形モデル(GLM)を利用する。fMRIは単にBOLD信号を測定し,fNIRSはoxy-Hbとdeoxy-Hb信号を数倍の時間分解能で変化を測定する.これは、fNIRS信号に対してGLMの時間パラメータを調整する必要性を示唆している。(HRF)を利用するGLMベースの方法を考案した。私たちは言語流暢及び,ネーミングタスク中に計測された時系列データを最も説明する時間的パラメータを求めた.HRFのピークディレイは計測されたoxy-Hbおよびdeoxy-Hbの時系列データに最もフィットするように系統的に変更した.最適化されたピークディレイは各Hb信号とタスクによって異なる値を示した.最適化されたピークディレイが適用された場合,deoxy-Hbのデータはoxy-Hbのデータと同等の統計的検出力と空間パターンの活性をもたらした。