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独立成分分析方法在儿童镇静状态下视觉刺激fMRI中的应用

权松民  
【摘要】:前言 独立成分分析(ICA)方法是一种数据驱动的分析方法。它试图将多维数据分解为若干个相互统计独立的分量。在fMRI数据分析中,它可以在不对实验的任务进行任何假设前提下分离出与任务相关的独立成分。统计参数映射(SPM)是基于广义线性模型(GLM)的一个分析功能磁共振数据的有力工具。SPM分析需要对血流动力学响应函数(HRF)的形状和范式序列进行假设。而镇静状态下儿童的视觉刺激引起的脑部血流动力学变化与正常健康成人不同,假设一个固定的血流动力学响应函数(HRF)来对镇静状态下儿童视觉刺激fMRI数据势必会使分析的结果与SPM在健康成人视觉刺激的分析结果有一定的差异,这种差异很可能是由于固定的HRF没有很好的反映儿童视觉刺激所引起的血流动力学改变造成的。由于独立成分分析不对血流动力学响应函数(HRF)的形状进行假设,因此对于这种情况下的数据分析可能具有一定的优势。 目的 本研究应用独立成分分析和基于广义线性模型的数据分析方法分别对镇静状态下的儿童进行视觉刺激的fMRI成像数据进行分析。通过这两种方法分析所得到的结果来探讨独立成分分析在镇静状态下儿童的视觉刺激fMRI中的适用程度。 材料与方法 10名镇静状态下的儿童作为受试者,实验的任务为一个区块设计的闪


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