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基于独立成分分析的时间自相关方法在功能磁共振激活区自适应提取中的应用
传统基于ICA的激活区检测手段是将分离后的独立成分与参考信号做相关性分析.实际问题中,不同区域的脑血流动力学响应情况不同,因此往往得不到标准的参考信号.针对此类问题,提出时间自相关方法(TSC)与ICA方法结合,在不需要参考信号的情况下,通过检测体素点各周期的时间序列相关性,对fMRI数据进行激活区提取.应用5-邻域ICA方法对fMRI数据逐点处理,然后应用时间自相关算法检测各时间序列周期间的相关性,选择大的自相关系数作为该体素点的信号值.再通过2变换将相关系数分布转换为服从N(0,1)的Z分布,提取出具有显著性差异(a=0.05)的激活区.将自相关算法应用于仿真数据和12组双手握拳运动的真实fMRI数据的处理,结果表明该方法能够准确提取出仿真数据中的激活区.对真实数据的处理,该方法在空间准确性上与GLM方法无显著性差别(0.465 3±0.136 8 vs 0.490 5±0.134 1),在时间准确性上显著优于GLM方法(0.636 4±0.011 1 vs 0.369 2±0.010 9),具有良好的脑功能激活区检测及空间定位能力.
关键词: 独立分量分析(ICA) fMRI 时间自相关 假设检验 自适应阈值 -
独立分量分析的研究和脑电中心电干扰的消除
本文研究和提出了一种用于独立分量分析的迭代算法,采用该算法成功地消除了存在于脑电信号中的心电干扰.基于信息论原理,给出了一个衡量各分量统计独立的目标函数,优化该目标函数,得出一种用于对独立分量进行盲分离的迭代算法,该算法的优点在于不需要计算信号的高阶统计量,收敛速度快.该算法使用一种去冗余方法,在提取一分量后,将其从混迭信号中去除,能逐一提取各独立分量.实验结果表明独立分量分析可有效地去除脑电信号中的心电干扰成分.
关键词: 盲信源分离(BSS) 独立分量分析(ICA) 人工神经网络 负熵 脑电 -
基于独立分量分析的肝纤维化超声图像研究
目的研究独立分量分析(ICA)方法在区别肝纤维化疾病中的应用.方法采用FastICA算法,在基于正常肝组织与纤维化肝组织可以看作是独立信源的前提下,对同一病人不同纤维化时期和正常人的超声图像选取局部区域后分别进行独立分量分离.结果FastICA算法可以较快的分离出各组的独立分量,且异常组的独立分量数明显多于正常组.结论对肝纤维化超声图像的独立成分进行分析,并与相应部位的正常肝组织超声图像的独立成分进行比较,是一种值得尝试的新的超声图像分析方法.
关键词: 独立分量分析(ICA) 肝纤维化 超声图像 -
基于参考信号的ICA方法进行诱发电位单导提取
诱发电位(EP)信号的检测与分析技术是临床医学诊断神经系统损伤及病变的重要手段之一,但是EP信号总是淹没在人体自发产生的脑电图信号(EEG)中.因此,为利用EP信号诊断神经系统的损伤和病变,本文使用带参考信号的独立分量分析(ICA)方法从混合信号中快速将EP信号提取出来.计算机模拟表明,采用带参考信号的ICA方法可以从单导混合信号中有效地将EP信号提取出来.
关键词: 参考信号 独立分量分析(ICA) 诱发电位(EP) 零极点 -
不同思维作业电信号的高准确度模式分类
本文采用独立分量(ICA)分析对不同思维作业的脑电(EEG)信号进行预处理,再用自回归(AR)参数模型提取EEG信号特征,后利用BP网络完成对特征样本集的训练和分类.实验结果表明,所采用的方法提高了脑电思维模式作业的准确度,对两种到五种不同思维作业未经训练的数据的平均分类准确度达到79%以上,超过现有文献报道的结果.
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基于独立分量分析方法的闪光视觉诱发电位的提取及无创颅内压检测仪的研制
我们研究了独立分量分析方法在闪光视觉诱发电位有效提取中的应用,并在此基础上研制出一种方便、准确的基于闪光视觉诱发电位的无创颅内压检测仪.通过该仪器的无创颅内压检测值与有创颅内压检测值的比较,证明了基于闪光视觉诱发电位无创检测颅内压方法的可行性和准确性.