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J-GLOBAL ID：201702247702349291   整理番号：17A1422875

SCGICAR:fMRIデータ解析のための関連した空間連結基づくグループICA(独立成分分析)【Powered by NICT】

SCGICAR: Spatial concatenation based group ICA with reference for fMRI data analysis

著者 (4件)： Shi Yuhu (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, 1550 Harbor Avenue, Pudong, Shanghai, 201306, China) ,  Zeng Weiming (Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University, 1550 Harbor Avenue, Pudong, Shanghai, 201306, China) ,  Wang Nizhuan (Neuroimaging Lab, School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Wang Nizhuan (Guangdong Key Laboratory of Biomedical Information Detection and Ultrasound Imaging, Shenzhen 518060, China)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 148  ページ： 137-151  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータの急速な発展に伴い,複数被験者の機能的磁気共鳴画像法(fMRI)データ解析はますます重要になってきている。ブラインド信号源分離法のとして,グループ独立成分分析(GICA)は,複数被験者のfMRIデータ解析のための広く適用されている。しかし,空間連接GICAはその欠点に起因する時間的連接GICAと比較して殆ど使用されていない。本論文では,これらの問題を克服し,fMRIデータ解析のためのGICAの能力は事前情報を加えることにより改善できることを考慮するために,著者らは群被験者から抽出した事前情報を利用する参照(SCGICAR)法による新しい空間連結に基づくGICAを提案し,多目的最適化戦略を用いて,この方法を実行することである。最後に,主成分分析と抗再構成の後処理手段は群では空間的成分と個々の時間成分を得るために用いた。実験結果は,提案したSCGICAR法は,古典的な方法と比較して単一被験者と複数被験者のfMRIデータ分析に優れた性能を持つことを示した。群の各被験者に対してより正確な空間的および時間的成分を検出することができるだけでなく,時間領域および空間領域の両者に関するより良い群成分を得ることができる。これらの結果は,提案したSCGICAR法は,古典的な方法と比較してそれ自身の利点を持つことを示し,群の被験者の共通性をよりよく反映することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *独立成分分析 ,  再構成 ,  *データ解析 ,  後処理 ,  高速度 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 共通性 ,  空間領域 ,  時間領域 ,  多目的最適化 ,  事前知識 ,  ブラインドソース分離 ,  被験者 ,  ビッグデータ ,  *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fMRI ,  ICA(独立成分分析) ,  PCA(主成分分析) ,  空間連結 ,  多目的最適化 ,  後処理

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： fMRI ,  データ解析 ,  グループ ,  ICA ,  独立成分分析