一种基于独立成分分析的功能磁共振数据处理方法

来源 :生物医学工程学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ddssdcsyqc

【摘要】

：

独立成分分析(ICA)是统计信号处理中的一项新技术,用来从混合信号的多维观测中提取具有统计独立性的成分.我们针对功能磁共振数据处理,采用先对相邻的两体元信号作ICA分离,然

【作者】

：

陈华富尧德中周可周天罡卓彦陈霖

【机构】

：

电子科技大学,电子科技大学,中国科技大学

【出处】

：

生物医学工程学杂志

【发表日期】

：

2002年1期

【关键词】

：

独立成分分析功能磁共振成像视觉刺激 Independent component analysisFunctional magnetic resonance

【基金项目】

：

国家自然科学基金，国家重点基础研究发展计划(973计划)

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独立成分分析(ICA)是统计信号处理中的一项新技术,用来从混合信号的多维观测中提取具有统计独立性的成分.我们针对功能磁共振数据处理,采用先对相邻的两体元信号作ICA分离,然后与参考信号进行相关,把相关系数大于一定阈值的体元作为刺激引起兴奋的体元,从而实现刺激的功能定位.经实际脑功能磁共振数据试验,初步证明了方法的有效性.

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