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國立中央大學 電機工程學系 李柏磊所指導 王國偉的 經驗模態分解法為基礎之醫學影像分析技術開發 （2018），提出Wbd series a common 關鍵因素是什麼，來自於穩態聽覺誘發磁場、腦電磁儀、互補總體經驗模態分解法、多變量經驗模態分解法、功能性磁振造影。
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經驗模態分解法為基礎之醫學影像分析技術開發
為了解決Wbd series a common 的問題，作者王國偉 這樣論述：
近年來，以經驗模態分解為基礎的方法，例如經驗模態分解法( Empirical Mode Decomposition)、總體經驗模態分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition )、多變量經驗模態分解法(Multivariate Empirical Mode Decomposition)與互補總體經驗模態分解法(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)等常被應用在萃取醫學應用之非穩態的信號，如分析血壓、心電圖心跳速率變化、肺動脈高血壓、腦部波介面以及功能性磁振造影的血氧濃度相依信號等。經驗模態
分解法可將信號分解成有限的本質模態函數(intrinsic mode functions, IMF)，以往研究顯示，經驗模態分解法是一種資料驅動的方法，並適用於萃取隨機訊號。但經驗模態分解法對於突然變化或間斷的信號會有模式混合的現象，導致萃取本質模態函數出現異常。然而總體經驗模態分解法(EEMD)處理訊號時，須經由大量重複測試雜訊添加的信號移位過程，以往的研究經驗，使用總體經驗模態分解法去除殘餘雜訊信號的過程非常耗時。 在此篇論文中，首先我們開發以互補總體經驗模態分解法(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)，分析多頻道腦電
磁儀(MEG)的信號，萃取受試者聽覺穩態誘發磁場並分解成本質模態(IMFs)，經由與空間模板(Spatial Template)比對，匹配出與聽覺穩態磁場高度相關之本質模態，最後重組成去除雜訊後的穩態聽覺磁場。另外，實驗的第二部分，使用多變量模態分解法(Multivariate Empirical Mode Decomposition)，可將功能性磁振造影每一張影像上的血氧濃度水平依賴信號(Blood Oxygen Level Depend Signals) 分解成共同特徵的本質模態函數，計算本質模態與原始血液熱動力學(Hemodynamic response)之間的相關係數(correlat
ion coefficient)，匹配出與嗅覺刺激血液熱動力學高度相關之本質模態函數，主要目地是重組這些被匹配出的本質模態函數，獲得去除雜訊或人工假影的影像。