空间独立成分分析实现fMRI信号的盲源分离

• 作者: 唐一源 唐焕文 钟明军
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 功能核磁共振成像 盲源分离 独立成分分析
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: Q332|Q189
• 字数: 3395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2003.01.015

摘要

独立成分分析(ICA)在功能核磁共振成像(fMRI)技术中的应用是近年来人们关注的一个热点.简要介绍了空间独立成分分析(DICA)的模型和方法,将fMRI信号分析看作是一种盲源分离问题,用快速算法实现fMRI信号的盲源分离.对fMRI信号的研究大多是在假定已知事件相关时间过程曲线的情况下,利用相关性分析得到脑的激活区域.在不清楚有哪几种因素对fMRI信号有贡献、也不清楚其时间过程曲线的情况下,用SICA可以对fMRI信号进行盲源分离,提取不同独立成分得到任务相关成分、头动成分、瞬时任务相关成分、噪声干扰、以及其它产生fMRI信号的多种源信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐一源	大连理工大学神经信息学研究所	17	228	8.0	15.0
5	唐焕文	大连理工大学计算生物学与生物信息学研究所	86	2153	27.0	43.0
6	钟明军	大连理工大学计算生物学与生物信息学研究所	5	48	4.0	5.0