基于核独立成分分析的静息态fMRI数据研究

• 作者: 朱冬娟 王训恒 阮宗才
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 医学
• 关键词: 核独立成分分析 主成分分析 功能核磁共振 静息态
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 78-81
• 分类号: R318.04
• 字数: 480字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2010.01.016

摘要

为了方便提取静息态默认网络,降低功能核磁共振(fMRI)数据复杂度,克服独立成分分析只适合于源信号线性混合的限制,提出了特征降维和非线性变换的框架.首先采用主成分分析对fMRI信号的时间维度进行降维,将原始维度为153 594×128的fMRI数据降至153 594×5,以达到降低计算复杂度的目的,并保留95%的信息成分.然后利用基于高斯核的非线性独立成分分析即核独立成分分析来分析静息态fMRI数据并提取默认网络.实验结果表明,在分析静息态fMRI数据的过程中,核独立成分分析不仅能准确提取默认网络,而且降低了噪声,所得到的结果优于普通独立成分分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮宗才	东南大学学习科学研究中心	13	39	4.0	5.0
2	朱冬娟	东南大学学习科学研究中心	1	7	1.0	1.0
3	王训恒	东南大学学习科学研究中心	1	7	1.0	1.0