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新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离

文献类型:期刊论文

作者武振华; 史振威; 唐焕文; 唐一源
刊名生物物理学报
出版日期2004
卷号20期号:3页码:188-192
关键词牛顿型算法 独立成分分析 功能磁共振成像 盲源分离
ISSN号1000-6737
其他题名BLIND SOURCE SEPARATION FOR FMRI SIGNALS USING A NEW INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS ALGORITHM
英文摘要采用独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)的一种新的牛顿型算法来提取功能磁共振成像(functionalmagneticreasonanceimaging,fMRI)信号中的各种独立成分(包括与实验设计相关的成分以及各种噪声)。与fastICA相比,该算法减少了运算量,提高了运算速度,而且能够很好地分离出各个独立成分。结果表明该算法是一种有效的fMRI信号分析手段。
资助项目国家自然科学基金项目(9010303330170321);; 国家科技部973前期专项(2001CCA00700)
语种中文
公开日期2011-01-11
源URL[http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/2396]  
专题心理研究所_中国科学院心理研究所回溯数据库(1956-2010)
通讯作者唐一源
推荐引用方式
GB/T 7714
武振华,史振威,唐焕文,等. 新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离[J]. 生物物理学报,2004,20(3):188-192.
APA 武振华,史振威,唐焕文,&唐一源.(2004).新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离.生物物理学报,20(3),188-192.
MLA 武振华,et al."新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离".生物物理学报 20.3(2004):188-192.

入库方式: OAI收割

来源:心理研究所

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