新的独立成分分析算法实现功能磁共振成像信号的盲分离

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采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)的一种新的牛顿型算法来提取功能磁共振成像(functional magnetic reasonance imaging,fMRI)信号中的各种独立成分(包括与实验设计相关的成分以及各种噪声).与fastICA相比,该算法减少了运算量,提高了运算速度,而且能够很好地分离出各个独立成分.结果表明该算法是一种有效的fMRI信号分析手段.
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