低复杂度的fMRI脑激活区定位的盲分离算法

作     者：陈安莹 吴海锋 李栋 CHEN An-ying;WU Hai-feng;LI Dong

作者机构：云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500 

出 版 物：《图学学报》 (Journal of Graphics)

年 卷 期：2020年第41卷第6期

页      面：947-953页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61762093) 云南省应用基础研究重点项目(2018FA036) 云南省高校智能传感网络及信息系统科技创新团队 2018年云南民族大学研究生创新基金项目(2018YJCXS176) 

主　　题：功能磁共振成像 盲分离 独立分量分析 二阶统计量的盲辨识 脑激活区 

摘      要：功能磁共振成像(FMRI)是一种医学影像技术,由于具有非侵入性和较高的时空分辨率等优点现已被广泛应用于脑区定位。然而传统的FMRI信号分离算法复杂度太高,运行时间长,不利于FMRI技术更有效地应用于脑功能的研究。针对传统FMRI脑区分离算法的计算复杂度问题,提出了一种基于二阶哈达码变换的盲分离算法。先计算fMRI数据中血氧水平依赖(BOLD)信号的相关函数,然后对其进行特征值分解得到解混矩阵,以此实现激活脑区定位。由于哈达码只由1或-1构成,因此可减少BOLD信号相关矩阵计算的复杂度。仿真结果表明,相比高阶统计量的独立分量分析(ICA)和二阶统计量的傅里叶变换盲分离算法,该算法的计算时间分别只有其25%和50%,而定位误差却较为接近。