私は、4つのグループ（異なる薬物投与レベルが適用されている）に分割された（マウスからの）fMRI画像で構成されるデータセットを持っています。各 fMRI 画像は 4D です。つまり、各ボクセルは時系列です。fMRI 画像ごとに、1 つの特徴ベクトルを抽出したいと考えています。
ここで、特徴抽出にウェーブレット分解を使用したいと考えています。Matlab には 4D ウェーブレット分解が存在しないため、時系列の平均を取ることで 4D 画像を 3D に変換します。次に、3D ウェーブレット分解を適用し、LL コンポーネントをフィーチャとして取得します。つまり、次のようなことを行います。
WT = wavedec3(fMRI, 4, 'db4');
LL = WT.dec(1);
temp = cell2mat(LL);
feature_vector = temp(:);
もちろん、後で機能選択アルゴリズム (再帰的な機能の削除など) を適用して、次元を削減することもできます。
このアプローチについてどう思いますか？より良いアプローチはありますか？