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《计算机工程》 2015年12期
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基于字典稀疏性的脑图像数据盲分离方法

冯宝  刘晓刚  
【摘要】:针对独立成分分析(ICA)方法的独立性假设在实际脑图像分析中很难完全满足的问题,根据脑图像数据的特点,提出一种基于字典稀疏性的盲分离方法。结合字典学习和盲分离技术,利用源信号在所选字典中的稀疏性,将盲分离的过程转换到稀疏域中,通过在稀疏域中对源信号施加稀疏性约束进行盲分解。采用脑激活区定位实验对该方法进行验证,并用线性相关方法进行结果比较。结果证明,与ICA方法相比,该方法得到的激活体素平均时间序列与实验任务更相关,激活体素空间分布也更集中,具有较高的求解质量和求解效率,可用于更好地分析脑图像数据,在稀疏域中进行盲分解时提高盲分解的质量。

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