%0 Journal Article
%T 多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法
%A 曾令李
%A 李明
%A 武兴杰
%A 沈辉
%A 王晓红
%A 胡德文
%J 海军航空工程学院学报
%D 2017
%R 10.7682/j.issn.1673-1522.2017.03.001
%X 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
%K 功能磁共振成像 盲源分离 典型相关分析 成组分析
%U http://hjhyxb.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170301&flag=1