生物医学工程学杂志
生物醫學工程學雜誌
생물의학공정학잡지
2007年
2期
430-433
,共4页
张伟伟%史振威%唐焕文%唐一源
張偉偉%史振威%唐煥文%唐一源
장위위%사진위%당환문%당일원
独立成分分析%盲源分离%主成分分析%功能磁共振成像
獨立成分分析%盲源分離%主成分分析%功能磁共振成像
독립성분분석%맹원분리%주성분분석%공능자공진성상
用ICA算法来实现fMRI信号的盲源分离,可以提取出产生fMRI信号的多种源信号.但是在处理过程中存在两个困难:(1)fMRI数据的规模比较大,计算耗时;(2)计算量太大难免产生误差,给结果的分析带来不便.所以我们考虑对数据进行降维,但是如何确定源信号的个数也是一个难题.我们利用信息论的方法来估计源信号的个数,再使用主成分分析对数据进行降维.通过这样的处理,有效地确定了源信号的个数,减少了计算量.然后将一种新的ICA算法(New fixed-point,NewFP)用于处理降维后的数据.最后通过对实际的fMRI信号进行处理,结果表明新算法可以快速有效的分离fMRI信号,且准确性优于FastICA算法.
用ICA算法來實現fMRI信號的盲源分離,可以提取齣產生fMRI信號的多種源信號.但是在處理過程中存在兩箇睏難:(1)fMRI數據的規模比較大,計算耗時;(2)計算量太大難免產生誤差,給結果的分析帶來不便.所以我們攷慮對數據進行降維,但是如何確定源信號的箇數也是一箇難題.我們利用信息論的方法來估計源信號的箇數,再使用主成分分析對數據進行降維.通過這樣的處理,有效地確定瞭源信號的箇數,減少瞭計算量.然後將一種新的ICA算法(New fixed-point,NewFP)用于處理降維後的數據.最後通過對實際的fMRI信號進行處理,結果錶明新算法可以快速有效的分離fMRI信號,且準確性優于FastICA算法.
용ICA산법래실현fMRI신호적맹원분리,가이제취출산생fMRI신호적다충원신호.단시재처리과정중존재량개곤난:(1)fMRI수거적규모비교대,계산모시;(2)계산량태대난면산생오차,급결과적분석대래불편.소이아문고필대수거진행강유,단시여하학정원신호적개수야시일개난제.아문이용신식론적방법래고계원신호적개수,재사용주성분분석대수거진행강유.통과저양적처리,유효지학정료원신호적개수,감소료계산량.연후장일충신적ICA산법(New fixed-point,NewFP)용우처리강유후적수거.최후통과대실제적fMRI신호진행처리,결과표명신산법가이쾌속유효적분리fMRI신호,차준학성우우FastICA산법.
