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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 被引量：2

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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.
作者 尧德中 曾敏 陈华富 S.Becker 卓彦 陈霖
机构地区 电子科技大学生命科学与技术学院 Department of Psychology 中国科学院北京认知科学开放实验室
出处 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2002年第5期685-692,共8页 Science in China(Series E)
基金 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
关键词 脑功能磁共振成像 独立成分 空域分布 时域过程 信号模型 fMRI数据处理
分类号 TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献15

  • 1Belliveau J W, Kennedy D N, Mckinstry R C, et al. Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonanceimaging. Science, 1991, 254:716～719
  • 2刘昌,翁旭初.人脑功能磁共振成像及其在认知神经科学研究中的应用[J].生理科学进展,1999,30(1):84-90. 被引量：19
  • 3Wang J J, Zhou T G, Qiu M Q, et al. Relationship between ventral stream for object vision and dorsal stream for spatial vision:An fMRI+ERP study. Human Brain Mapping, 1999, 8:170～181
  • 4Lee T, Girolami M, Sejnowski T J. Independent component analysis using an extended infomax algorithm for mixedsubgaussian supergaussian sources. Neural Comp, 1999, 11:417～441
  • 5Yao D Z, Chen H F, Becker S, et al. An fMRI data analysis method using a fast Infomax-based ICA algorithm. In:Proceedings of IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Toronto. 2001. 1105～1110
  • 6Mckeown M J, Makeig S, Brown G C, et al. Analysis of fMRI data by blind separation into independent spatial components.Human Brain Mapping, 1998, 6:160～188
  • 7Mckeown M J, Jung T P, Makeig S, et al. Spatially independent activity patterns in functional magnetic resonance imagingdata during the stroop color-naming task. Proc Natl Acad Sci, 1998, 95:803～810
  • 8Nakada T, Suzuki K, Fujii Y, et al. Independent component-cross correlation-sequential epoch (ICS) analysis of high fieldfMRI time series: Direct visualization of dual representation of the primary motor cortex in human. Neuroscience Research,2000, 37:237～244
  • 9Dodel S, Herrmann J M, Geisel T. Localization of brain activity-blind separation for fMRI data. Neurocomputing, 2000,32-33: 701 ～708
  • 10陈华富,尧德中.独立成份分析的信息极大快速算法[J].信号处理,2001,17(4):363-366. 被引量：5

二级参考文献3

  • 1Chen H，IEEE APBME，2000年，189页
  • 2Xu Y，中国生物医学工程学报，1999年，8卷，3期，41页
  • 3Karhunen J，IEEE Trans Neural Networks，1997年，8卷，3期，486页

共引文献21

同被引文献37

  • 1Kwong K K, Belliveau J W, Chesler D A, et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation[ J]. Proceedings of the National Academy of Sciences,1992, 89(12): 5675 ～5679.
  • 2Ogawa S, Tank D W, Menon R, et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging [ J ]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1992, 89(13): 5951 ～5955.
  • 3Brown G D,Yamada S,Sejnowski T J. Independent component analysis at the neural cocktail party [ J ]. Trends in Neurosciences,2001, 24(1) :54 ～63.
  • 4Stone J V. Independent component analysis: an introduction [ J].Trends in Cognitive Sciences, 2002, 6 (2) :59 ～ 64.
  • 5Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E. Independent component analysis [ M ]. New York: John Wiley & Sons INC. press, 2001.
  • 6Jung T P, Makeig S, McKeown M J, et al. Imaging brain dynamics using independent component analysis [ J ]. Proceeding of IEEE,2001, 89:1107 ～ 1122.
  • 7McKeown M J, Makeig S, Brown G G, et al. Analysis of fMRI data by blind separation into independent spatial components[J]. Human Brain Mapping, 1998, 6(3) :160 ～ 188.
  • 8Friston K J. Modes or models: a critique on independent component analysis for fMRI [ J ]. Trends in Neurosciences, 1998, 2 (10):373 ～375.
  • 9McKeown M J, Makeig S, Brown G, et al. Modes or models: A critique on independent component analysis for fMRI-reply to commentary by Prof Friston[ J]. Trends in Cognitive Sciences, 1998,2(10) :375.
  • 10McKeown M J, Jung T P, Makeig S, et al. Spatially independent activity patterns in functional MRI data during the stroop color-naming task[ J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1998,95(3) :803 ～810.

引证文献2

二级引证文献13

中国科学（E辑）
2002年 第5期

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