导读:本文包含了空间独立成分分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:脑功能磁共振成像,独立成分分析法,空间独立成分分析法,时间独立成分分析法
空间独立成分分析论文文献综述
高欣,边倩,熊金虎[1]（2012）在《fMRI盲信号分离中的时间和空间独立成分分析法的时空特性比较》一文中研究指出目的采用空间独立成分分析法(sICA)和时间独立成分分析法(tICA)对功能磁共振成像(fMRI)信号进行分离,比较信号间的时空特性对2种独立成分分析方法性能的影响。方法模拟fMRI数据,并将2组独立的信号以及它们的线性混合信号迭加到空间独立的区域,分别利用Infomax、Combi、FBSS和ICA-EMB 4种算法实现sICA和tICA,并对模拟数据中的3组信号进行提取和分离。结果 sICA只能分离空间独立且时间高度独立的信号,无法分离空间相关、时间独立的信号;tICA不仅能够准确分离空间和时间高度独立信号,而且能够准确分离空间高度相关、时间独立的信号,并将时间相关信号整体提取;FBSS和ICA-EMB 2种算法较Infomax和Combi性能稳定。结论空间或时间独立性假设违背到一定程度时,sICA和tICA对信号分离的结果存在差异。应根据需要选择适合的sICA或者tICA方法对fMRI数据进行处理。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2012年08期）
颜红梅,晏青,王玲[2]（2012）在《基于空间独立成分分析的内源性光学成像信号提取》一文中研究指出目的:内源信号光学成像分析方法通常使用空白本底或交混本底作为基准图像,然后将刺激条件下获得的皮层图像与基准图像相除或者相减,得到刺激条件下的皮层功能图。但是空白本底和交混本底本身是含有皮层活动信息的,二者也存在结构上的差异,说明本底方法本身可能会带来计算误差。本文的目的是探索一种不使用本底基准图像的内源信号分析方法。方法:将主成分分析与空间独立成分分析相结合,不使用本底相减方法,以自行记录的麻醉猫初级视皮层对正弦光栅刺激反应所得到的成像图像为数据源,直接提取方位功能图。结果:我们提出的基于空间独立成分分析的内源信号分析方法同样可以提取出效果较好的方位功能图。将我们得到的方位功能图与传统本底方法得到的方位功能图的轮廓进行比较,两种分析方法得到的功能构筑信息基本相同。结论:我们提出的基于空间独立成分分析的内源信号提取方法可以有效直接从原始图像提取出方位功能图。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2012年04期）
彭迪,余先川[3]（2009）在《基于独立成分分析的高空间分辨率影像目标识别及其系统实现》一文中研究指出为解决高空间分辨率影像目标的识别问题,将独立分量分析方法(Independent component analysis)引用于高空间分辨率影像的特征提取,并结合Bayes、Fisher等分类器,对高空间分辨率影像目标进行有效识别。用北京地区的高分辨率图像进行识别实验,结果表明独立分量分析方法能有效地提取高空间分辨率影像目标的特征,为分类器提供了良好的基础。本文设计实现了一个基于独立成分分析的识别原型系统,具有良好扩展性,实现了快速、有效的目标识别。该识别系统能有效对高空间分辨率影像目标和其他类型的数据进行有效识别。(本文来源于《地球资源环境定量化理论与应用——2009年全国数学地球科学与地学信息学术会议论文集》期刊2009-06-28）
王世杰,罗立民[4]（2007）在《基于空间约束的时间独立成分分析方法分析fMRI数据》一文中研究指出首先采用相关分析初步检测可能的功能激活区域,并以初步检测的功能激活区域作为空间约束条件,对fMRI数据进行时间模式的独立成分分析,然后利用功能实验设计时序信息,通过典型相关分析方法对独立成分排序,自动识别与功能实验设计相关的功能信号成分,最后以识别的功能信号成分作为参考函数,重新利用相关分析自适应地分析fMRI数据。通过对实际的fMRI数据分析验证了提出方法的有效性及可靠性。(本文来源于《生物医学工程学杂志》期刊2007年06期）
许守荣,王世杰,罗立民[5]（2007）在《空间独立成分分析方法在脑功能连通性研究中的应用》一文中研究指出独立成分分析方法在fMRI数据分析中得到广泛应用。本文运用空间独立成分分析方法研究正常人和轻度认知障碍患者的脑功能连通性,并发现其在初级视觉皮层区、后扣带回皮层区、顶下小叶皮层区、海马的脑功能连通性的差异,为研究轻度认知障碍患者脑功能变化提供了帮助。实验结果表明空间独立成分分析是研究脑功能连通性的一种有效方法。(本文来源于《中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）》期刊2007-04-01）
吴新杰,陈跃宁,石玉珠,蒋秋莉[6]（2004）在《空间滤波和独立成分分析在速度测量中的应用》一文中研究指出介绍一种利用空间滤波、独立成分分析处理两相流信号的方法,首先研究电容传感器的空间滤波效应,然后介绍独立成分分析的基本原理,并利用此方法对两相流信号进行处理;根据傅立叶变换确定传感器信号的带宽;根据带宽求出固体速度。最后给出对实际测量信号的处理结果。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2004年S1期）
吴新杰,陈跃宁,石玉珠,蒋秋莉[7]（2004）在《空间滤波和独立成分分析在速度测量中的应用》一文中研究指出介绍一种利用空间滤波、独立成分分析处理两相流信号的方法,首先研究电容传感器的空间滤波效应,然后介绍独立成分分析的基本原理,并利用此方法对两相流信号进行处理;根据傅立叶变换确定传感器信号的带宽;根据带宽求出固体速度。最后给出对实际测量信号的处理结果。(本文来源于《第二届全国信息获取与处理学术会议论文集》期刊2004-08-01）
钟明军,唐焕文,唐一源[8]（2003）在《空间独立成分分析实现fMRI信号的盲源分离》一文中研究指出独立成分分析(ICA)在功能核磁共振成像(fMRI)技术中的应用是近年来人们关注的一个热点。简要介绍了空间独立成分分析(SICA)的模型和方法,将fMRI信号分析看作是一种盲源分离问题,用快速算法实现fMRI信号的盲源分离。对fMRI信号的研究大多是在假定已知事件相关时间过程曲线的情况下,利用相关性分析得到脑的激活区域。在不清楚有哪几种因素对fMRI信号有贡献、也不清楚其时间过程曲线的情况下,用SICA可以对fMRI信号进行盲源分离,提取不同独立成分得到任务相关成分、头动成分、瞬时任务相关成分、噪声干扰、以及其它产生fMRI信号的多种源信号。(本文来源于《生物物理学报》期刊2003年01期）
范丽伟,唐焕文,唐一源[9]（2002）在《空间独立成分分析在fMRⅠ数据分析中的应用》一文中研究指出目前国际上用于功能磁共振成像(fMRI)数据分析的技术有多种。以往的相关分析、方差分析和时间序列分析都存在某些缺点:它们不能完全提取出数据的本质结构;且它们要将数据分组或平均,这就降低了探测短暂任务相关变化的灵敏度,也不易探测到与实验(本文来源于《第九次全国生物物理大会学术会议论文摘要集》期刊2002-05-01）
钟明军,唐一源,唐焕文[10]（2002）在《空间独立成分分析实现fMRI信号的盲分离》一文中研究指出功能核磁共振成像(fMRI)是研究脑功能的一种无创伤技术。以往,对fMRI信号的分析是依靠相关性分析实现脑功能区域的定位的,但事实上,产生fMRI信号的因素(本文来源于《第九次全国生物物理大会学术会议论文摘要集》期刊2002-05-01）
空间独立成分分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:内源信号光学成像分析方法通常使用空白本底或交混本底作为基准图像,然后将刺激条件下获得的皮层图像与基准图像相除或者相减,得到刺激条件下的皮层功能图。但是空白本底和交混本底本身是含有皮层活动信息的,二者也存在结构上的差异,说明本底方法本身可能会带来计算误差。本文的目的是探索一种不使用本底基准图像的内源信号分析方法。方法:将主成分分析与空间独立成分分析相结合,不使用本底相减方法,以自行记录的麻醉猫初级视皮层对正弦光栅刺激反应所得到的成像图像为数据源,直接提取方位功能图。结果:我们提出的基于空间独立成分分析的内源信号分析方法同样可以提取出效果较好的方位功能图。将我们得到的方位功能图与传统本底方法得到的方位功能图的轮廓进行比较,两种分析方法得到的功能构筑信息基本相同。结论:我们提出的基于空间独立成分分析的内源信号提取方法可以有效直接从原始图像提取出方位功能图。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间独立成分分析论文参考文献
[1].高欣,边倩,熊金虎.fMRI盲信号分离中的时间和空间独立成分分析法的时空特性比较[J].中国医疗设备.2012
[2].颜红梅,晏青,王玲.基于空间独立成分分析的内源性光学成像信号提取[J].中国医学物理学杂志.2012
[3].彭迪,余先川.基于独立成分分析的高空间分辨率影像目标识别及其系统实现[C].地球资源环境定量化理论与应用——2009年全国数学地球科学与地学信息学术会议论文集.2009
[4].王世杰,罗立民.基于空间约束的时间独立成分分析方法分析fMRI数据[J].生物医学工程学杂志.2007
[5].许守荣,王世杰,罗立民.空间独立成分分析方法在脑功能连通性研究中的应用[C].中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）.2007
[6].吴新杰,陈跃宁,石玉珠,蒋秋莉.空间滤波和独立成分分析在速度测量中的应用[J].仪器仪表学报.2004
[7].吴新杰,陈跃宁,石玉珠,蒋秋莉.空间滤波和独立成分分析在速度测量中的应用[C].第二届全国信息获取与处理学术会议论文集.2004
[8].钟明军,唐焕文,唐一源.空间独立成分分析实现fMRI信号的盲源分离[J].生物物理学报.2003
[9].范丽伟,唐焕文,唐一源.空间独立成分分析在fMRⅠ数据分析中的应用[C].第九次全国生物物理大会学术会议论文摘要集.2002
[10].钟明军,唐一源,唐焕文.空间独立成分分析实现fMRI信号的盲分离[C].第九次全国生物物理大会学术会议论文摘要集.2002