Application of ICA Method for Detecting Functional MRI Activation Data

机译：ICA方法在功能性MRI激活数据检测中的应用

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Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a widely used method for many applications, but there is still much debate on the preferred technique for analyzing these functional activation image. As an effective way for signal processing, Independent Component Analysis (ICA) is used for detection of fMRI signal. Several experiments with real data were also carried out using FastICA algorithm. ICA procedure was applied to decompose the independent components that are a very useful way to restrain the impact caused by noise. The results indicate that ICA significantly reduces the physiological baseline fluctuation component and random noise component. The true functional activities by computing the linear correlation coefficients between decomposed time-series of fMRI signals and stimulating reference function were successfully detected.

机译：功能磁共振成像（fMRI）是许多应用中广泛使用的方法，但是对于分析这些功能激活图像的首选技术仍存在很多争议。作为信号处理的有效方法，独立分量分析（ICA）用于检测fMRI信号。还使用FastICA算法对真实数据进行了一些实验。应用ICA程序分解独立的组件，这是抑制噪声影响的非常有用的方法。结果表明，ICA显着降低了生理基线波动分量和随机噪声分量。通过计算fMRI信号的分解时间序列与刺激参考函数之间的线性相关系数，成功检测到了真正的功能活动。

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来源
《International Symposium on Neural Networks pt.1; 20040819-20040821; Dalian; CN》|2004年|P.726-731|共6页
会议地点 Dalian(CN);Dalian(CN)
作者
Minfen Shen; Weiling Xu; Jinyao Yang; Patch Beadle;
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作者单位

Key Lab. of Guangdong, Shantou University, Guangdong 515063, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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