新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离

• 作者: 史振威 唐一源 唐焕文 武振华
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 牛顿型算法 独立成分分析 功能磁共振成像 盲源分离
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 生物医学信号处理
• 页码范围: 188-192
• 页数: 5页
• 分类号: Q332|Q189
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2004.03.005

摘要

采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)的一种新的牛顿型算法来提取功能磁共振成像(functional magnetic reasonance imaging,fMRI)信号中的各种独立成分(包括与实验设计相关的成分以及各种噪声).与fastICA相比,该算法减少了运算量,提高了运算速度,而且能够很好地分离出各个独立成分.结果表明该算法是一种有效的fMRI信号分析手段.

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
10	唐焕文	大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所	86	2153	27.0	43.0
11	史振威	大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所	5	44	5.0	5.0
12	武振华	大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所	3	41	3.0	3.0