基于ICA的谱聚类方法在特征捆绑中的应用

为探究视觉系统处理图像颜色和形状时的特征捆绑问题,提出了基于独立成分分析的谱聚类方法。利用独立成分分析对任务态下的fMRI数据进行成分的提取,利用谱聚类算法对成分和任务之间的相关系数进行谱聚类分析,得到一种基于独立成分的谱聚类方法。将该算法应用于颜色和形状的特征捆绑任务中,结合提出的认知减法,得出了任务态下参与特征捆绑的主要激活脑区,并对任务态下认知颜色和形状的主要脑区进行了分析研究,为建立视觉特征捆绑的认知模型提供理论基础,表明了该方法适用于多任务的fMRI数据分析。