一种改进的FastICA算法及其在fMRI数据中的仿真应用

彭尧; 熊馨

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为了更有效地去除功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fM RI)数据中所包含的大量噪声信号,研究了快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)算法,针对该算法在处理低信噪比的fM RI数据时估计精度降低问题,采用修正白化矩阵方法改进FastICA算法,与传统的FastICA算法分别对fM RI数据进行去噪仿真分析.对比两种方法去噪结果,发现改进的FastICA算法能更有效地去除fM RI数据中的噪声信号,为剔除f M RI伪迹,提高f M RI数据预处理效果奠定了坚实的科学基础.

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来源
《软件导刊》 |2018年第4期|67-70|共4页
作者
彭尧; 熊馨;
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作者单位

昆明理工大学信息技术与自动化学院;

云南昆明650500;

昆明理工大学信息技术与自动化学院;

云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
功能磁共振成像; FastICA; 白化矩阵; 仿真;

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