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独立成分分析及其在脑功能磁共振成像中的应用

作　者: 潘丽丽
导　师: 唐焕文
学　校: 大连理工大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 独立成分分析 功能磁共振成像 一般线性模型 受试者工作特征分析 统计参数成像
分类号: R318
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 413次
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内容摘要


功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)是近几年发展起来的一种新的非介入性研究脑功能的成像技术,是研究人脑认知思维活动过程的强有力的工具。本文围绕fMRI数据的处理方法做了如下工作: 1.对目前国际上流行的脑成像数据处理软件SPM(Statistical Parametric Mapping),探讨了它的数学基础,给出了SPM中利用一般线性模型(General Linera Model, GLM)构建统计参数图的方法;针对fMRI数据对GLM做了扩展,并推导了扩展的GLM的检验统计量和自由度;最后将扩展的GLM方法应用于一个具体的fMRI实验,结果表明方法是可行有效的。 2.独立成分分析(independent component analysis, ICA)是处理脑成像数据的一种重要方法。本文利用一种新的ICA算法—ExtBS算法与两种常用的ICA算法Infomax算法和Fixed-Point算法对一组fMRI数据进行处理,并对分离的一致任务相关(ConsistentlyTask-Related, CTR)信号比较其时间准确性,结果表明新的算法的空间准确性最好;对研究小组提出的另一种ICA算法—Orth-Infomax算法,用它和两种常用的ICA算法对多组fMRI数据进行处理,从时间准确性和信号的适合度做比较,表明新算法能够有效地处理fMRI数据,较前两种方法有明显优势。 3.介绍了受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)分析的原理以及ROC曲线的绘制方法;由于传统的ROC方法只能用于评价统计方法处理仿真fMRI的结果,本文针对ICA算法处理真实fMRI数据,修正了传统的ROC方法,并用它对三种ICA算法(FastICA, Infomax, Orth-Infomax)做了评价,结果表明Orth-Infomax要好于FastICA算法。

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中图分类: > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程
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