脑卒中后功能网络的独立成分分析研究进展 |
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引用本文: | 黄梓苓,赵宁.脑卒中后功能网络的独立成分分析研究进展[J].医学影像学杂志,2022(3):519-522. |
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作者姓名: | 黄梓苓 赵宁 |
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作者单位: | 深圳大学第六附属医院康复医学科 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(编号:81874499);;广东省医学科研基金项目(编号:A2018551); |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 独立成分分析 脑卒中 脑功能网络 磁共振成像 |
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