基于凸优化的脑图像数据盲信号分离算法

摘要：

在实际脑图像分析中,独立成分分析方法的独立性假设很难完全满足.为此,结合脑图像数据的特点,以凸优化为基础,提出利用源分量稀疏性和非负性的脑图像盲信号分离算法.相比于独立性假设,稀疏性和非负性数学假设更符合fMRI数据的自然特性.将源分量的估计过程转化为寻找由观测数据构成的凸集合端点的过程.实验结果证明,由该算法选择出的激活体素与实验任务更相关,更容易进行生理解释.

关键词：盲信号分离、功能核磁共振成像、独立成分分析、凸优化、体素选择、脑激活区定位

所属期刊栏目：41

分类号：TP393.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目2014ZB0031;广西高校科学技术研究基金资助重点项目KY2015ZB143;广西高校机器人与焊接技术重点实验室建设基金;桂林航空工业学院博士启动基金

在线出版日期：2015-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：233-237