文献类型：期刊文章

作　　者：钟明军[1] 唐焕文[1] 唐一源[2]

机构地区：[1]大连理工大学计算生物学与生物信息学研究所,辽宁大连116023 [2]大连理工大学神经信息学研究所

出　　处：《生物物理学报》

基　　金：国家科技部九七三前期专项(2001CCA00700);国家自然科学基金项目(90103033;30170321)

年　　份：2003

卷　　号：19

期　　号：1

起止页码：79-83

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：独立成分分析(ICA)在功能核磁共振成像(fMRI)技术中的应用是近年来人们关注的一个热点。简要介绍了空间独立成分分析(SICA)的模型和方法,将fMRI信号分析看作是一种盲源分离问题,用快速算法实现fMRI信号的盲源分离。对fMRI信号的研究大多是在假定已知事件相关时间过程曲线的情况下,利用相关性分析得到脑的激活区域。在不清楚有哪几种因素对fMRI信号有贡献、也不清楚其时间过程曲线的情况下,用SICA可以对fMRI信号进行盲源分离,提取不同独立成分得到任务相关成分、头动成分、瞬时任务相关成分、噪声干扰、以及其它产生fMRI信号的多种源信号。

关 键 词：功能核磁共振成像  盲源分离 独立成分分析  

分 类 号：O482.532] Q189[物理学类]