独立成分分析在抑郁症研究中的应用进展

摘要：

独立成分分析(ICA)是一种盲源分离技术,能在源信号和混合信息未知的情况下直接从观测信号中提取源信号,近年来已被广泛应用于功能磁共振成像(fMRI)等脑影像数据分析中.作者简单介绍ICA的定义、基本原理及分类,并从机制、诊断和治疗3个方面入手,就ICA在抑郁症研究中的应用进展作一综述.

关键词：抑郁症、独立成分分析、脑影像、文献综述

所属期刊栏目：39

分类号：R749.4(神经病学与精神病学)

资助基金：国家重点研发计划重大慢性非传染性疾病防控研究重点专项资金资助项目2016YFC1306702

在线出版日期：2020-05-28（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：221-225