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基于凸分析的盲分解方法及在脑功能磁共振成像数据分析中的应用

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fdahofafh

【摘 要】

：

盲分解(blind source separation,BSS)是经典的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据驱动类分析方法.独立成分分析(independentcomponentanalysi

【作 者】

：

冯宝 

【机 构】

：

电子信息与自动化学院桂林航天工业学院

【出 处】

：

控制理论与应用

【发表日期】

：

2018年2期

【关键词】

：

功能磁共振成像(fMRI) 凸分析 盲源分离 脑激活区定位 functional magnetic resonance imaging (fMRI)  conv 

【基金项目】

：

Supported by the Guangxi National Natural Science Foundation (2016GXNSFBA380160, 2016JJD110017, 2016GXNSFAA380226), the GuangxiUniversity Teaching Research Project (KY2015ZD143), the Guangxi Key Labor

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盲分解(blind source separation,BSS)是经典的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据驱动类分析方法.独立成分分析(independentcomponentanalysis,ICA)是fMRI数据盲分解的常用方法之一,主要利用源分量的独立性假设来从fMRI数据中提取持续任务相关(consistent task related,CTR)成分.然而在实际fMRI数据处理中发现源分量的独立性假设很难完全满足.为了提高CT

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