基于组独立成分分析的情绪刺激功能磁共振成像研究

发布时间：2025-06-24 00:21

　　 目的通过独立成分分析(ICA)方法研究大脑对正、负性情绪的响应机制。方法用组独立成分分析方法、聚类及可视化的可靠性评估方法来评估和选择相应的独立成分研究响应机制。结果算法处理后的成分数据对积极和消极情绪的刺激形成特定处理通路。结论积极情绪下的高级脑区呈现活跃状态,且左侧额中回与海马旁回通路的联结性明显上升;消极情绪刺激的激活通路:皮层-丘脑枕核-杏仁核,且右扣带回区域与左侧楔前叶间的联结性下降明显。

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【部分图文】：

图1ICA应用于fMＲI数据处理框架

号源个数为N个，其中第i个源信号定义为Si(v)。其中i为像素位置，k为采样数目。这个过程可被视为信号u(v)与混叠矩阵B的乘积。由此得出的信号y(i)，就是本文所要利用ICA方法处理的对象。对于采集的fMＲI图像数据，首先要对其进行预处理包括层间矫正、头动修正、图像配准、归一化....

图2组ICA应用于fMＲI数据处理框架

^S－1(j)。所得到的独立成分即是对于源信号的估计，数据结果包括了空间激活图和相应的时间进程序列。图1ICA应用于fMＲI数据处理框架Fig．1DataprocessingframeworkofICAappliedtofMＲI但是，如果将处理所得的数据具有“大数据”的统计学意义....

图3正性情绪独立成分的类二维空间分布图

见图片为“负性”表情，则要求该名实验对象点击右侧固定按键。所有实验用图片数量均为15，整个实验过程中图片均维持随机出现状态，每幅图片出现持续时间为2s，每隔2s时间出现下一幅图片。整个磁共振扫描参数的基本设置如表1所示。表1磁共振扫描参数设置表Tab．1Magneticreson....

图4负性情绪独立成分的类二维空间分布图

本文编号：4052218