功能磁共振图像处理的ICA方法综述

摘要：

能够进行无损伤探测的功能核磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术使人们又多了一种研究神经活动的有力工具,但传统的数据分析方法还不能很好地揭示fMRI数据中所包含的丰富信息,而独立分量分析(independent component analysis,ICA)作为一种新近出现的数据处理方法,则不仅可以从fMRI数据分析中得出一些传统方法所未发现的结果,并且这种方法不需要传统方法的那种预先假设的先验模型,只依赖于数据本身即可提取其中所包含的信息.为了使人们对这一技术有一概略了解,首先对ICA方法的基本原理及其在fMRI数据处理中的应用进行了综述,并针对不同特点的fMRI数据详细讨论了如何选择不同的算法;然后ICA方法与传统方法相比存在的优越性进行了介绍,最后提出了此方法当前存在的一些问题及处理思路,并展望了其在fMRI数据处理中的发展趋势,可以认为,ICA是一种很有发展潜力的功能磁共振数据处理新方法.

关键词：独立分量分析、功能核磁共振成像、血氧水平依赖

所属期刊栏目：10

分类号：R445;TP391.41(诊断学)

资助基金：国家自然科学基金90209030;国家重点基础研究发展计划973计划G1999054006

在线出版日期：2005-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：561-566