基于凸分析的盲分解方法及在脑功能磁共振成像数据分析中的应用

• 作者: 冯宝
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 功能磁共振成像(fMRI) 凸分析 盲源分离 脑激活区定位
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 232-238
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2017.16151

摘要

盲分解(blind source separation,BSS)是经典的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据驱动类分析方法.独立成分分析(independent component analysis,ICA)是fMRI数据盲分解的常用方法之一,主要利用源分量的独立性假设来从fMRI数据中提取持续任务相关(consistent task related,CTR)成分.然而在实际fMRI数据处理中发现源分量的独立性假设很难完全满足.为了提高CTR成分提取准确率,利用CTR分量空间稀疏性特点,引入基于凸分析的盲分解技术来分析fMRI数据.新方法包含两个步骤,首先利用fMRI观测数据构建一个凸集合,将源分量定位问题转化为在几何上确定凸集合端点;其次,通过体积最大法来确定凸集合端点.数值结果表明该方法可以从fMRI数据中提取更多有用信息,提高了CTR分量获取的准确率,有利于定位与任务相关的脑激活区.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯宝	电子信息与自动化学院桂林航天工业学院	1	0	0.0	0.0