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摘 要 ：独立成分分析（independent ponent analysis,ICA）是一种数据驱动的分析方法,在功能磁共振数据的分析和处理中表现出极高的效率和准确性.然而,在任务刺激的频率未知的情况下,如何选取与任务相关的关键独立成分（independent ponents,IC）至今还未被深入讨论过.在这项研究中,通过对独立成分在其时间过程（time course）中每一个频率点所具有的功率值进行统计分析,提出一种估计任务刺激频率的算法.然后根据估计出的频率,可以进一步分析得到任务相关的独立成分.基于这个算法,对此进行真实数据实验.结果表明,在被试处于单一刺激或少量刺激的情况下,该算法对未知频率的估计具有较高的准确性.由此可以表明,该算法在功能磁共振独立成分的排序中能够发挥很大的作用.
关 键 词 ：功能磁共振成像；独立成分分析；未知刺激频率估计；功率谱排序；惩罚系数
中图分类号：R318 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2012）0510180—03