新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

唐焕文; 张伟伟; 史振威; 潘丽丽; 唐一源

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新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

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独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号,但主要是用于处理单个被试的fMRI信号,对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法--Group ICA来处理多个被试的fMRI信号,结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下,可以大大减少计算量,快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法,统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.

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来源
《大连理工大学学报》 |2007年第5期|773-776|共4页
作者
唐焕文; 张伟伟; 史振威; 潘丽丽; 唐一源;
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作者单位

大连理工大学,计算生物学和生物信息学研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,计算生物学和生物信息学研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,神经信息学研究所,辽宁,大连,116024;

清华大学,自动化系,北京,100084;

大连理工大学,计算生物学和生物信息学研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,神经信息学研究所,辽宁,大连,116024;

大连理工大学,神经信息学研究所,辽宁,大连,116024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
独立成分分析; 盲源分离; 功能磁共振成像;

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