新的ICA算法实现成组fMRI信号盲分离

独立成分分析(ICA)方法已被成功地用于处理功能磁共振成像(fMRI)信号，但主要是用于处理单个被试的fMRI信号，对于多个被试的情况却很少考虑.为此利用一种扩展的ICA方法——GroupICA来处理多个被试的fMRI信号，结果表明这种方法在保证结果准确性的前提下，可以大大减少计算量，快速获得统计结果.计算中应用的是NewFP算法，统计结果表明这种算法在估计激活的时间动力学准确性上优于FastICA算法.