基于独立元分析的MEG(脑磁图)数据分析和处理

摘要：

独立元分析(independent component analysis,ICA)可用于分离混迭的MEG(Magnetoencephalography)多通道信号中的信号源.从ICA分解的结果中消除干扰源和噪声,并将剩余分量投影回MEG多通道数据空间,可得到净化的MEG信号,表示各个信号源的各独立元分别投影回多通道,可对各活动源进行空间定位.特别是,响应于外界刺激的诱发活动源亦可从重叠的MEG多通道信号中得到分离,这对脑功能研究及脑医学临床应用极有吸引力.提出了一个简单有效的基于ICA的MEG数据分析和处理方法,研究和分析了一些实际应用问题,特别是给出了听觉诱发响应的一些有意义的分析结果.

关键词：独立元分析、MEG数据处理、多传感器信号处理、诱发响应

所属期刊栏目：19

分类号：Q64;Q811.3(生物电磁学)

资助基金：国家自然科学基金60171036

在线出版日期：2003-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146