Detecting Functional Connectivity in the Resting Brain using Independent Component Analysis
محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,172
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME16_031
تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1388
چکیده مقاله:
The functional network of the human brain is altered in many neurological and psychiatric disorders. Aim of this study is to assess the fuctional connectivity from resting state functional magnetic resonance imging (Fmri) data. Two different spatial independent Component Analysis (sICA) ALGORITHMS(THE infomax and the fixed - point ICA) were applied to the simulated and experimental fMRI data acquired from a resting healthy subject to fing functionally connected brain regions . Simlated data were used to investigate the influences of the noise level and threshold on the performances of the two algorithms In order to enhance the performance of the results , a variety of data pre and post processing steps , including data normalization , outlier removal, estimation of optimal number of independent components (ICs) using Minimum Description Length (MDL)principle , dimensionality reduction using principal component Analysis (PCA)and cluster filtering were employed . The proposed apporaches were compared to some well - known algorithms such as the Cross Correlation Analysis (CCA) and Eigenimage analysis . Results reveal that the performance of infomax algorithm is superior . I n addition , careful pre and post processing of the data are important factors and have significant enhancing effects on overall results.
کلیدواژه ها:
functional connectivity ، Independent Component Analysis ، resting state ، functional Magnetic Resonance Imaging.
نویسندگان
Mahdi Ramezani
Biomedical image and Signal Processing Laboratory (BiSLPL) , School of Electrical Engineering , Sharif University of Technology
Emad Fatemezadeh
Biomedical image and Signal Processing Laboratory (BiSLPL) , School of Electrical Engineering , Sharif University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :