| 张伟伟,史振威,阎芬,唐焕文,唐一源.利用独立成分分析实现成组的fMRI信号的盲分离[J].中国医学影像技术,2005,21(3):333~335 |
| 利用独立成分分析实现成组的fMRI信号的盲分离 |
| Blind source separation for group fMRI signals using independent component analysis |
| 投稿时间：2005-01-21 修订日期：2005-02-23 |
| DOI： |
| 中文关键词: 盲源分离 独立成分分析 功能磁共振成像 |
| 英文关键词:Independent component analysis Blind source separation Functional magnetic resonance imaging |
| 基金项目:本文受科技部国际合作(DF2003),教育部(KP0302),国家自然科学基金(60472017)支持。 |
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| 中文摘要: |
| 独立成分分析(ICA)作为盲源分离的一种有效方法已经被成功的用于处理功能磁共振成像(fMRI)数据,但是通常人们只是考虑处理单个被试的数据,对于多个被试的情况却很少有人考虑,本文中分析了目前国际上比较流行的三种用ICA来处理多个被试的fMRI数据的方法,并且利用其中最好的一种方法对我们实验中获得的fMRI数据进行处理,结果表明这种方法可以快速有效地处理多个被试的fMRI数据。 |
| 英文摘要: |
| Independent component analysis (ICA) has been used for processing the functional magnetic resonance imaging (fMRI) data as an effective method of blind source separation, but usually we just analyze the data from one subject, rarely from a group of subjects. In this article we analyzed three popular methods about performing an ICA analysis on a group of subjects. And we used the best method to process the fMRI data from our experiment, the results showed that this method can analyze the fMRI data from a group of subjects fast and effectively. |
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