【摘 要】
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独立元分析(independent component analysis,ICA)可用于分离混迭的MEG(Magnetoencephalography)多通道信号中的信号源。从ICA分解的结果中消除干扰源和噪声,并将剩余分量投
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60171036)
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独立元分析(independent component analysis,ICA)可用于分离混迭的MEG(Magnetoencephalography)多通道信号中的信号源。从ICA分解的结果中消除干扰源和噪声,并将剩余分量投影回MEG多通道数据空间,可得到净化的MEG信号, 表示各个信号源的各独立元分别投影回多通道,可对各活动源进行空间定位。特别是,响应于外界刺激的诱发活动源亦可从重叠的MEG多通道信号中得到分离,这对脑功能研究及脑医学临床应用极有吸引力。提出了一个简单有效的基于ICA的MEG数据分析和处理方法,研究和分析了一些实际应用问题,特别是给出了听觉诱发响应的一些有意义的分析结果。
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