脑卒中后功能网络的独立成分分析研究进展

卒中是危害中老年健康和生命的主要疾病之一,多伴随运动功能障碍、言语障碍及认知障碍等,严重影响其预后及生活质量。ICA作为一种盲源分离技术,近年来常用于脑血管病的脑网络分析,通过分析多维观测数据间的高阶相关性,在源信号和混合矩阵均未知的情况下,找出相互独立的隐含信息成分,完成独立源信号的提取,为卒中患者的脑网络损伤提供了更有力客观的神经影像学方法。本文总结近年来ICA在卒中后偏瘫、言语障碍、认知障碍等方面的研究进展,而卒中患者功能异常往往有着脑网络水平的损伤的致病原因,后续康复和临床研究需要多加考虑相应的因素。