多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法

作     者：武兴杰 曾令李 李明 沈辉 王晓红 胡德文 WU Xingjie;ZENG Lingli;LI Ming;SHEN Hui;WANG Xiaohong;HU Dewen

作者机构：海军航空工程学院控制工程系山东烟台264001 国防科学技术大学机电一体与自动化学院自控系长沙410073 解放军第107医院信息科山东烟台264000 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61503397 61420106001 61375111) 

出 版 物：《海军航空工程学院学报》 (Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University)

年 卷 期：2017年第32卷第3期

页      码：261-264,283页

摘      要：针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。

主 题 词：功能磁共振成像 盲源分离 典型相关分析 成组分析 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0836[0836] 

D　O　I：10.7682/j.issn.1673-1522.2017.03.001

馆 藏 号：203270021...