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| 一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法及其初步应用 | |
| 引用本文： | 陈华富,尧德中,S.Becker,卓彦,曾敏,陈霖.一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法及其初步应用[J].中国科学(E辑),2002,32(5):685-692. |
| 作者姓名： | 陈华富 尧德中 S.Becker 卓彦 曾敏 陈霖 |
| 作者单位： | 1. 电子科技大学生命科学与技术学院,成都,610054;电子科技大学应用数学学院,成都,610054 2. 电子科技大学生命科学与技术学院,成都,610054 3. Department of Psychology,McMaster University,Hamilton,Ontario,L8S 4KI,Canada 4. 中国科学院北京认知科学开放实验室,北京,100039 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（批准号:39980009），国家自然科学重大基金项目（69790080），“九七三”项目（G1998030503），教育部骨干教师计划，四川省杰出青年学科带头人培养基金，教育部优秀青年教师基金资助课题 |
| 摘 要： | 独立成分分析(ICA)是信号处理领域中新近发展起来的一种很有应用前景的方法, 而脑功能磁共振(fMRI)信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域, 因此, 发展基于ICA的fMRI数据处理方法具有明显的理论价值和应用前景. 首先分析了现行ICA-fMRI方法采用的信号与噪声的空域分布相互独立的信号模型所存在的明显不足, 然后提出了微域中的信号与噪声的时域过程相互独立的fMRI信号模型, 从而建立了一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法. 从理论和仿真实验两个方面阐明了新方法的合理性, 最后给出了实际fMRI数据的例子. |
| 关 键 词： | 独立成分分析 空域分布 时域过程 信号模型 脑功能磁共振成像 |
| 收稿时间： | 2001-08-23 |
| 修稿时间： | 2002-02-21 |
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