基于独立成分分析的脑功能连接性分析

• 作者: 刘彬 曾翎 杨勤 陈华富
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 空域独立成分分析 功能磁共振 低频振荡 层次聚类 脑功能连接性
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 新技术与新方法
• 页码范围: 408-412
• 页数: 5页
• 分类号: R455.2
• 语种: 中文

摘要

静息脑功能连接性是研究脑功能的重要技术手段.我们提出了利用空域独立成分分析(Independent component analysis, ICA)来处理静息态功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据,首次将静息态脑功能的低频振荡理论应用于ICA静态数据分析的成分选择,通过Z分数选择静息态下的活动点并去除独立噪点,然后通过频谱分析选择主要能量集中在0.01～0.1 Hz的独立成分,进而采用聚类分析得出脑功能连接网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华富		28	256	9.0	15.0
2	曾翎		11	74	4.0	8.0
3	刘彬		5	25	2.0	5.0
4	杨勤		2	0	0.0	0.0