| 新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离 |
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| 作者姓名： | 唐焕文 张伟伟 史振威 等 |
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| 作者单位： | 大连理工大学,计算生物学和生物信息学研究所,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算生物学和生物信息学研究所,辽宁,大连,116024;大连理工大学,神经信息学研究所,辽宁,大连,116024;清华大学,自动化系,北京,100084;大连理工大学,神经信息学研究所,辽宁,大连,116024 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 独立成分分析 盲源分离 功能磁共振成像 |
| 文章编号： | 1000-8608（2007）05-0773-04 |
| 修稿时间： | 2005-12-20 |
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