功能磁共振图像处理的ICA方法综述

李可; 闫镔; 单保慈

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DOI: 10.11834/jig.200505112
2005 | Volume 10 | Number 5

功能磁共振图像处理的ICA方法综述

李可¹, 闫镔¹, 单保慈¹(中国科学院高能物理研究所核分析技术重点实验室，北京 100049)

摘要

能够进行无损伤探测的功能核磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI)技术使人们又多了一种研究神经活动的有力工具，但传统的数据分析方法还不能很好地揭示fMRI数据中所包含的丰富信息，而独立分量分析(indepenctent component analysis，ICA)作为一种新近出现的数据处理方法，则不仅可以从fMRI数据分析中得出一些传统方法所未发现的结果，并且这种方法不需要传统方法的那种预先假设的先验模型，只依赖于数据本身即可提取其中所包含的信息。为了使人们对这一技术有一概略了解，首先对ICA方法的基本原理及其在fMRI数据处理中的应用进行了综述，并针对不同特点的fMRI数据详细讨论了如何选择不同的算法；然后ICA方法与传统方法相比存在的优越性进行了介绍，最后提出了此方法当前存在的一些问题及处理思路，并展望了其在fMRI数据处理中的发展趋势，可以认为，ICA是一种很有发展潜力的功能磁共振数据处理新方法。

关键词

ICA 图像处理综述 analysis fMRI 核磁共振成像数据分析方法独立分量分析数据处理方法传统方法损伤探测神经活动先验模型基本原理发展趋势发展潜力技术信息算法

Independent Component Analysis of Functional MRI Data: An Overview

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Abstract

Keywords

independent component analysis functional magnetic resonance imaging(fMRI) blood oxygenation level dependent(BOLD)

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