新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

• 作者: 史振威 唐一源 唐焕文 张伟伟 潘丽丽
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 盲源分离 功能磁共振成像
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 应用数学
• 页码范围: 773-776
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3100字
• 语种: 中文

摘要

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.

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	92	986	17.0	27.0
2	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
3	潘丽丽	大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所	4	66	4.0	4.0
7	张伟伟	大连理工大学计算生物学和生物信息学研究所	6	39	5.0	6.0
11	史振威	清华大学自动化系	1	4	1.0	1.0