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In recent decades, the study of human brain function has dramatically increased thanks to the advent of Functional Magnetic Resonance Imaging. This is a powerful tool which provides a deep view of the activities of the brain. From fMRI data, the neuroscientists analyze which parts of the brain have responsibility for a particular action and finding the common pattern representing each state involved in these tasks. This is one of the most challenges in neuroscience area because of noisy, sparsity of data as well as the differences of anatomical brain structure of each person. In this paper, we propose the use of appropriate discriminant methods, such as Fisher Discriminant Ratio and hypothesis testing, together with strong boosting ability of Adaboost classifier. We prove that discriminant methods are effective in classifying cognitive states. The experiment results show significant better accuracy than previous works. We also show that it is possible to train a successful classifier without prior anatomical knowledge and use only a small number of features
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T. Mitchell / 2003 / Classifying Instantaneous Cognitive States from fMRI Data / American Medical Informatics Association Symposium
B.M. Bly / 2001 / When you have a General Linear Hammer, every fMRI time-series looks like independent identically distributed nails / Concepts and Methods in NeuroImaging Workshop
Hojen-Sorensen / 1999 / Bayesian modeling of fMRI time series / Proc. Conf. Advances in Neural Information Processing Systems :754~760
Cox, D.D. / 2003 / Functional magnetic resonance imaging (fMRI) “brain reading”: detecting and classifying distributed patterns of fMRI activity in human visual cortex / NeuroImage 19:261~270
Wagner, A. D. / 1998 / Building memories: Remembering and forgetting of verbal experiences as predicted by brain activity / Science 281:1188~1191
B.M. Bly / 2001 / When you have a General Linear Hammer, every fMRI time-series looks like independent identically distributed nails / Concepts and Methods in NeuroImaging Workshop
Hojen-Sorensen / 1999 / Bayesian modeling of fMRI time series / Proc. Conf. Advances in Neural Information Processing Systems :754~760
Cox, D.D. / 2003 / Functional magnetic resonance imaging (fMRI) “brain reading”: detecting and classifying distributed patterns of fMRI activity in human visual cortex / NeuroImage 19:261~270
Wagner, A. D. / 1998 / Building memories: Remembering and forgetting of verbal experiences as predicted by brain activity / Science 281:1188~1191
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