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独立成分分析(ICA)技术试图将多维数据分解成若干个相互统计独立的分量。时间ICA和空间ICA都可以用于分析功能核磁共振成像(fMRI)数据。但由于fMRI数据空间维数远远大于时间维数,为计算方便,在分析fMRI数据时。则更多的使用空间ICA方法。本文在单任务激励实验中,利用ICA方法从fMRI数据中分离出若干个与任务相关的独立分量,其中包括与任务相关的恒定分量(CTR)和与任务相关的暂态分量(TTR);通过将这些独立分量进行空间映射,得到了与任务相关的脑部激活区域。将此结果与SPM的分析比较,得到了一致的结果。在对结果的分析中,我们进一步指出了ICA方法的特点和局限性。 相似文献
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