摘要
独立成分分析(independentcomponentanalysis熏ICA)已经成功地应用到生物医学信号处理中,并被证明是一种分析生物医学信号的强有力的工具,近年来一直受到国内外学者的广泛关注。本文系统地介绍了独立成分分析在生物医学信号(EEG,MEG,fMRI)处理中的应用,分析了其应用方法,最后简要地探讨了独立成分分析应用到生物医学信号中的优势及存在的一些不足。
Independent component analysis(ICA) has been successfully applied to biomedical signals(electroencephalograph,EEG; magnetoencephalograph,MEG; functional magnetic reasonance imaging,fMRI)processing,and proved to be a strong tool for biomedical signals processing. This paper systematically introduced applications of ICA to biomedical signals processing concerned by the domestic and international schaloars in recent years,points out the advantages and insufficiencies.
出处
《国外医学(生物医学工程分册)》
2004年第4期211-214,共4页
Foreign Medical Sciences(Biomedical Engineering Fascicle)
基金
国家自然科学基金资助项目(90103033)
国家科技部973前期资助专项(2001CCA00700)
关键词
独立成分分析
脑电图
脑磁图
功能磁共振成像
independent component analysis (ICA)
electroencephalograph (EEG)
magnetoencephalograph (MEG)
functional magnetic reasonance imaging (fMRI)