我有一个由 fMRI 图像（来自小鼠）组成的数据集，这些图像分为 4 组（应用了不同的药物剂量水平）。每个 fMRI 图像都是 4D，这意味着每个体素都是一个时间序列。对于每个 fMRI 图像，我想提取一个特征向量。
现在我想使用小波分解进行特征提取。在 Matlab 中不存在 4D 小波分解，因此我通过取时间序列的平均值将 4D 图像转换为 3D。然后我可以应用 3D 小波分解并将 LL 分量作为特征，这意味着做这样的事情：
WT = wavedec3(fMRI, 4, 'db4');
LL = WT.dec(1);
temp = cell2mat(LL);
feature_vector = temp(:);
当然，之后可以应用特征选择算法（如递归特征消除）来降低维度。
您如何看待这种方法？有更好的方法吗？