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基于功能磁共振数据的聚类研究的中期报告
尊敬的评委、老师们：大家好！
我是基于功能磁共振数据的聚类研究课题组的成员，今天给大家带来我们的中期报告。
首先，我想简单介绍一下我们课题的研究背景和意义。近年来，随着脑科学的发展，逐渐普及的功能磁共振成像技术（fMRI）为我们提供了一个新的认识大脑的手段。fMRI技术通过检测血液中含氧量的变化来反映不同区域的神经活动，使我们可以研究不同脑区和不同神经元的交互关系，从而更深刻地理解大脑的结构和功能。
然而，由于fMRI数据的特殊性质，如高维、纵向和横向变化、个体差异等，使得如何有效分析fMRI数据成为一个亟待解决的问题。而聚类分析技术作为数据挖掘领域的基础方法之一，可以对大规模的数据进行归类和分析，是解决这一问题的有效工具。因此，本课题以fMRI数据为基础，采用聚类分析方法，研究脑区之间的互动及其对行为的影响，有着重要的研究意义和实际应用价值。
接下来，我为大家简单介绍一下我们的研究方法和进展情况。我们的研究涉及到数据收集、数据预处理、特征提取和聚类分析四个主要环节。目前，我们已经收集了一批二十名受试者的fMRI数据，预处理过程中进行了去除头动物、去除第一级趋势、去除低频振荡等数据清洗处理，同时采用了ICA、PCA和GLM等方法进行相关性分析和信号处理。接着，我们利用各种特征提取方法提取出了不同的特征子集，如时间序列特征、频域特征、图特征和熵特征。最后，我们建立了不同的聚类模型，如基于K-Means、层次聚类、DBSCAN和谱聚类等方法，并采用各种聚类性能指标进行实验评估。
目前，我们已经初步得到一些有意义的结果。例如，我们在不同聚类模型和特征子集上进行的实验表明，基于谱聚类算法的聚类效果最为优秀，同时时间序列特征表现出了较好的聚类性能，而频域特征和熵特征则相对较差。此外，我们还发现了一些脑区之间的关系模式，如前额区与颞极区、脑岛与扣带区、中央回与颞旁及上颞极区等区域之间存在紧密的相关性，并对行为的影响也有所研究。
最后，我们也发现了一些问题和不足之处。例如，我们的样本数量较少，个体差异较大，在一定程度上影响了我们的实验结果和结论的可靠性。同时，我们还需要进一步探索不同方法之间的优缺点，提高我们的聚类效果和结果解释效能。
总之，我们在基于功能磁共振数据的聚类研究上取得了一定的进展和成果，同时还有一些有待解决的问题和难点，我们将继续努力，积极开展后续的研究工作。谢谢大家！